我原来如此

独白:在寂寞中寻找快乐
我原来如此

夜静了,梦悄悄的躲了起来。所有熟睡的鼾声在这静谧的夜里都变的无声无息了。嚣张了一天的劳累也应该拍拍身上的灰尘形只影单的离开了。伸手接过月亮带给的温馨与寂寞。唱一首所有孤独都不愿听的歌,去愉悦绝望而走的快乐。而后再把黑暗紧紧的拥抱,仰望廖落的星晨,俯拾孤寂的沉默,谁的眼泪像一条静默的小河。

我喜欢用这些闪光的文字记录生活,有一种莫名的痛楚在心底暗涌。就像一个个未曾实现的梦,在他们的背后有一个个被泠落的黑夜,我打包好的思念不知寄往哪个城市,也许当思念要抵达时而要思念的人早已离开。所以更多时候我把思念藏在身边,这样我就觉得只要思念在那就人还在,因为思念可以找到世界上每一个角落,即使你穿着隐身衣。虽然没人明白,但我至少感同身受。

我相信离别相信重逢,相信离别重逢里的那些真实的故事,但我不相信重逢离别时流下的眼泪。因为我知道无论是重逢还是离别,都需要等待。我更知道等待是一个没有期限的日子,人在等待的时候感情会很偏执,偏执酝酿下的眼泪不真实,不真实的眼泪没有价值,所以在人生这个充满等待的岁月里,所有人的眼泪都值得怀疑。

我喜欢用自己的才华卖弄文字,我也喜欢用文字里最快乐的字眼掩饰最深沉的悲伤。我喜欢用最疯狂的方式追求最漂亮的女孩。当然女孩可能会用最狼狈的字眼给我最深沉的拒绝。但我不会妥协,因为我知道妥协是一种懦弱,男人的懦弱是最可耻的,就像一个贞洁烈妇失去贞操一样可耻。

我可以把一句话说的炉火纯青,我可以把一个女人操的痛快淋漓,我可以把一个故事讲的悲戚动人,我可以把一场离别讲的五彩缤纷。原来我站在这里是如此的寂寞。

回首过去我与幸福擦肩而过,因为岁月的匆忙我没有看清幸福的模样,当我再次寻找他时它已面目全非。所以更多时候我只是在等待,等待所有的故事都结束,等待所有的人物都离开,等待所有的寂寞烟消云散,等待所有的幸福都不请自来。

走过世界的每一个角落,才发现这个世界上孤独的人只有我一个,于是我泪流满面,惆怅满怀,我试着用忧美的姿势掩饰孤单的背影骗过月亮的眼睛。但我知道即使把全世界的人都骗了,也骗不过我自己,因为只有我自己快乐不快乐。

夜深人静时,我挥舞着寂寞寻找着快乐,而快乐似乎躲到了地狱里,也许只有我死了才能找到它。我不想用这种极端的方式结束我的痛苦,也许有一天我到了地狱,我会把准备好的幸福交给地狱的使者,来换取他的同情,祈求来世能真的能够快乐。

我不想再敲着键盘发泄内心的悲愤,也许砸了键盘才能让自己的心情归于平静。

不写了也许到了梦里,能够把快乐痛快淋漓的玷污一遍,就算是找到了一个妓女来平慰自己孤独的心灵。

<think> 我们正在讨论如何修改YOLOv8模型。根据引用[3]和[4],修改YOLOv8模型可能涉及网络结构更改(如剪枝)和调试。以下将详细说明修改YOLOv8模型时需要加入的内容。 </think> ### YOLOv8模型修改指南 根据引用内容[^1][^2][^3][^4],修改YOLOv8模型时需要加入以下核心内容: #### 一、模型定义修改 1. **网络结构配置** - 修改`yaml`配置文件定义新架构(如剪枝、通道调整等) ```yaml # yolov8n_custom.yaml backbone: - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 修改卷积层通道数 - [-1, 1, C2f, [128]] # 添加自定义模块 head: - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] # 修改上采样方式 ``` - 关键修改点:通道维度、模块类型、连接顺序[^3][^4] 2. **自定义模块集成** ```python from ultralytics.nn.modules import Conv, C2f, Detect class CustomBlock(nn.Module): def __init__(self, c1, c2): super().__init__() self.conv = Conv(c1, c2 // 2, k=3) self.attn = nn.Sequential( # 添加注意力机制 nn.AdaptiveAvgPool2d(1), nn.Conv2d(c2 // 2, c2 // 2, 1)) def forward(self, x): return self.attn(self.conv(x)) ``` 在`tasks.py`中注册新模块并更新`__all__`列表[^4] #### 二、训练流程修改(引用[^1][^2]) 1. **特殊训练配置** ```python model = YOLO('yolov8n_custom.yaml') model.train( data='custom.yaml', epochs=50, imgsz=640, optimizer='AdamW', # 修改优化器 lr0=0.01, # 调整初始学习率 weight_decay=0.0005, augment=False # 关闭特定增强 ) ``` 2. **损失函数定制** ```python class CustomLoss(v8.loss.DetectionLoss): def __init__(self, model): super().__init__(model) self.gamma = 1.5 # 修改focal loss参数 def __call__(self, preds, batch): # 添加正则化项 loss = super().__call__(preds, batch) return loss + 0.01 * torch.norm(preds, p=2) ``` 在`trainer.py`中重写损失计算逻辑 #### 三、调试与验证(引用[^4]) 1. **网络调试技巧** ```python # 模型前向调试 def forward(self, x): for i, m in enumerate(self.model): x = m(x) print(f"Layer {i}: {m.__class__.__name__} -> {x.shape}") return x ``` 2. **模型验证方法** ```python metrics = model.val( data='custom.yaml', batch=16, # 调整验证批量 conf=0.4, # 修改置信度阈值 iou=0.6, # 调整IOU阈值 save_json=True # 保存详细结果 ) print(metrics.box.map) # map50-95 ``` #### 四、导出与部署 1. **ONNX导出配置** ```python model.export( format='onnx', dynamic=True, # 支持动态输入 simplify=True, # 简化模型 opset=13, # ONNX算子集版本 imgsz=(640,640) # 指定输入尺寸 ) ``` 2. **部署验证** ```python import onnxruntime as ort sess = ort.InferenceSession("yolov8_custom.onnx") outputs = sess.run(None, {"images": nv12_input}) # 验证NV12输入兼容性 ``` #### 五、最佳实践 1. **版本控制要求** - 保存修改配置文件时记录Git哈希值: `git rev-parse HEAD > model_version.txt` 2. **修改日志规范** ```markdown ## 2023-11-30 修改记录 - 主干网络:替换C2f为CustomBlock (commit a1b2c3d) - 损失函数:增加L2正则化项 (γ=0.01) - 验证参数:iou_thres从0.5调整至0.6 ``` > **注意**:任何结构修改后需重新预训练(引用[^1]),直接加载预训练权重可能导致维度不匹配错误[^4]。
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