qq_54509965的博客

原创 Yolo v5程序学习4

原创 Yolo v5程序学习3

DetectMultiBackend、AutoShape和Detections类的用法，有兴趣再学（太长了），YOLOv5 MultiBackend 类用于在 PyTorch、ONNX、TensorRT 等各种后端上进行推理。permute重新排序，0——b，1——s，2——s，3——c，4——h//s，5——w//s。如果s（步长为2）这执行DWConv卷积，如果不为2（默认为1）则不做任何操作。而1为行操作，2为列操作。self.pool就是自适应平均池化，（1）是将特征图的每个通道衰减到1个值。

原创 Yolo v5程序学习2

例如，有一个序列，其中每个元素都已经通过嵌入层转换成了固定维度的特征向量，那么位置嵌入会添加到这些特征向量上，为每个元素提供位置信息。x.flatten将维度展平，x.flatten(2)将x的最后两个维度即宽高展平，permute(2, 0, 1)重新排列维度，将b移到第三维度，最后p为（b*w*h, c, b）。C3TR类——self.m为多头注意力的头数量为4，层数为1的TransformerBlock序列，其中序列中包含一个self.tr的TransformerLayer序列。

原创 Yolo v5程序学习 1

如果参数是stride=(2, 1),2代表着高（h）进行步长为2，1代表着宽（w）进行步长为1。groups：是对输入通道进行分组，如果groups=1，那么输入就一组，输出也为一组。如下图为dilation==2时的情况。bias：偏置参数，该参数是一个bool类型的，当bias=True时，表示在后向反馈中学习到的参数b被应用。kernel_size：卷积核的大小，如果该参数是一个整数q，那么卷积核的大小是qXq。"""dilation——膨胀卷积，1的时候为标准卷积、2的时候才实现膨胀操作"""

原创 Yolov5学习笔记

该博主写的确实不错。

原创 深度学习相关参数了解

这些是模型的输入数据，可以是图像、文本、声音或其他类型的数据。

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