如何解析模型代码的调用关系——以“ResNet网络模型的代码运行过程解析”为例

ResNet网络模型的代码运行解析过程

本博客以ResNet50为例子,来解析代码运行的过程与函数解析:
源码:如下
之前一直为代码的复杂调用关系而感到头疼,看完之后虽然在脑子里能回想起来代码的流程,但是过了几天之后,这些典型的深度学习网络模型的代码又就忘记了,为了解决这个问题,我使用思维导图,来整理模型代码的整个流程,得到了很不错的效果,而且整个模型的函数调用也是一目了然!!!下次再看,也能很快想起来。
我是用的是鱼骨思维导图:
效果如下:
在这里插入图片描述
与中间一跟鱼骨相连的骨刺是最先被运行的代码,然后在这个代码中如果有其他函数(可以仅仅记下自己不太了解的其他函数),则记在这个骨刺的分支之上,依次类推。ResNet50模型的调用,如上图所示,可以看出,函数的调用情况一目了然。
而且在每个分支上,也可以进行注释,注释里面就是这个函数的源码。如果想看,直接点击标注即可,效果如下:
在这里插入图片描述
也可以注释上模型的图片:
在这里插入图片描述
当然这个模型的调用关系相对交简单,如果有很对并列关系的主要函数,使用这个思维导图就更能看出效果!

### YOLOv5 网络模型使用教程与源码解析 #### 1. YOLOv5 的基本架构概述 YOLOv5 是一种基于卷积神经网络 (CNN) 的目标检测框架,其核心组件可以分为三个主要部分:Backbone、Neck Head。其中: - **Backbone** 负责从输入图像中提取低级到高级的特征[^3]。 - **Neck** 主要用于增强这些特征表示的能力,通常通过空间金字塔池化(SPPF)路径聚合网络(PAN)[^2]来实现。 - **Head** 则负责最终的目标分类边界框回归任务。 以下是各部分的具体说明: --- #### 2. Backbone 部分详解 YOLOv5 使用的是改进版的 CSPDarknet53 结构作为骨干网络。这种设计借鉴了 ResNet 中残差连接的思想以及 Cross Stage Partial Network(CSP) 技术的优点[^4]。 CSPDarknet53 不仅能够有效减少计算量,还提高了梯度流动效率,从而提升了训练效果。具体来说,它由多个 Bottleneck 模块堆叠而成,每个模块内部都包含了 Convolution-BatchNorm-LeakyReLU 组合操作(简称 CBS),并辅以跨阶段的部分连接机制。 ```python class Bottleneck(nn.Module): # Standard bottleneck def __init__(self, c1, c2, shortcut=True, g=1, e=0.5): # ch_in, ch_out, shortcut, groups, expansion super().__init__() c_ = int(c2 * e) # hidden channels self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c_, c2, 3, 1, g=g) self.add = shortcut and c1 == c2 def forward(self, x): return x + self.cv2(self.cv1(x)) if self.add else self.cv2(self.cv1(x)) ``` 上述代码展示了 `Bottleneck` 类型的一个典型实现方式。 --- #### 3. Neck 部分详解 在 YOLOv5 中,“Neck”的作用是对来自 Backbone 提取出来的多尺度特征图进一步加工处理。主要包括以下几个方面: - **SPPF (Spatial Pyramid Pooling - Fast)**: 进行不同尺寸的感受野融合,增强了模型捕获全局上下文信息的能力。 - **PANet (Path Aggregation Network)**: 将高层语义强但分辨率较低的特征逐步上采样并与底层高分辨率弱语义特征相结合,形成更加丰富的多层次表征。 这部分逻辑可以在 `models/yolo.py` 文件中的定义找到[^1]。 --- #### 4. Head 部分详解 最后一步就是利用前面得到的各种尺度特征完成实际的任务需求——即预测物体类别概率及其位置坐标偏移值。此环节采用了类似于传统 YOLO v3/v4 的锚定框策略,在每一个网格单元格内设置若干预设大小形状不同的候选区域,并据此估计相应属性得分。 整个流程可以通过调用如下函数启动训练或者推理模式运行: ```python from models.common import Detect model = Model(cfg='yolov5s.yaml', ch=3, nc=None).to(device) if train_mode: model.train() else: model.eval() output = model(input_tensor) ``` --- #### 5. YAML 配置文件解释 除了理解具体的 Python 实现外,还需要熟悉如何调整参数满足特定应用场景下的定制化开发工作流。比如修改 anchors 数组长度会影响生成多少种类型的建议窗口;更改 depth_multiple/width_multiple 参数可控制整体网络复杂程度等等。 一个标准的小规模版本配置可能看起来像这样: ```yaml nc: 80 # number of classes depth_multiple: 0.33 # model depth multiple width_multiple: 0.50 # layer channel multiple ... anchors: - [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8 - [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16 - [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32 ``` --- ###
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