2023-简单点-yolox-pytorch代码解析（二）-nets/yolo.py

原创 已于 2023-12-01 13:32:55 修改 · 1.4w 阅读 · 12 ·
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#pytorch #YOLO #人工智能

于 2023-11-30 15:31:30 首次发布
本文详细解读了yolox-pytorch库中nets/yolo.py文件中的YOLOXHead和YOLOPAFPN模块，介绍了网络结构、卷积操作和多尺度特征融合的过程。
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yolox-pytorch：nets/yolo.py

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https://github.com/bubbliiiing/yolox-pytorch
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yolox网络结构

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yolox-pytorch目录

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nets目录
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今天解析注释nets/yolo.py


import torch
import torch.nn as nn

from .darknet import BaseConv, CSPDarknet, CSPLayer, DWConv

###################################################################################
class YOLOXHead(nn.Module):  
    def __init__(self, num_classes, width = 1.0, in_channels = [256, 512, 1024], act = "silu", depthwise = False,):  
        super().__init__()  # 调用父类的初始化方法  
  
        # 根据depthwise的值选择卷积类型，如果是深度可分离卷积，则使用DWConv，否则使用BaseConv  
        Conv            = DWConv if depthwise else BaseConv  
  
        # 初始化存储不同部分预测结果的列表  
        self.cls_convs  = nn.ModuleList()  # 分类卷积层  
        self.reg_convs  = nn.ModuleList()  # 回归卷积层  
        self.cls_preds  = nn.ModuleList()  # 分类预测层  
        self.reg_preds  = nn.ModuleList()  # 回归预测层  
        self.obj_preds  = nn.ModuleList()  # 目标存在性预测层  
        self.stems      = nn.ModuleList()  # stem卷积层，用于调整输入通道数  
  
        # 遍历每一个输入通道数  
        for i in range(len(in_channels)):  
            # stem卷积层，用于将输入通道数调整为指定的输出通道数  
            self.stems.append(BaseConv(in_channels = int(in_channels[i] * width), out_channels = int(256 * width), ksize = 1, stride = 1, act = act))  
  
            # 分类卷积层，包括两个卷积操作  
            self.cls_convs.append(nn.Sequential(*[  
                Conv(in_channels = int(256 * width), out_channels = int(256 * width), ksize = 3, stride = 1, act = act),   
                Conv(in_channels = int(256 * width), out_channels = int(256 * width), ksize = 3, stride = 1, act = act),   
            ]))  
            # 分类预测层，输出通道数为num_classes，表示每个像素位置可能的类别数量  
            self.cls_preds.append(  
                nn.Conv2d(in_channels = int(256 * width), out_channels = num_classes, kernel_size = 1, stride = 1, padding = 0)  
            )  
  
            # 回归卷积层，包括两个卷积操作  
            self.reg_convs.append(nn.Sequential(*[  
                Conv(in_channels = int(256 * width), out_channels = int(256 * width), ksize = 3, stride = 1, act = act),   
                Conv(in_channels = int(256 * width), out_channels = int(256 * width), ksize = 3, stride = 1, act = act)  
            ]))  
            # 回归预测层，输出通道数为4，表示每个目标的边框位置信息（x, y, w, h）  
            self.reg_preds.append(  
                nn.Conv2d(in_channels = int(256 * width), out_channels = 4, kernel_size = 1, stride = 1, padding = 0)  
            )  
            # 目标存在性预测层，输出通道数为1，表示每个像素位置是否有目标存在  
            self.obj_preds.append(  
                nn.Conv2d(in_channels = int(256 * width), out_channels = 1, kernel_size = 1, stride = 1, padding = 0)  
            )
	  def forward(self, inputs):
	        #---------------------------------------------------#
	        #   inputs输入
	        #   P3_out  80, 80, 256
	        #   P4_out  40, 40, 512
	        #   P5_out  20, 20, 1024
	        #---------------------------------------------------#
	        outputs = []
	        for k, x in enumerate(inputs):
	            #---------------------------------------------------#
	            #   利用1x1卷积进行通道整合
	            #---------------------------------------------------#
	            x       = self.stems[k](x)
	            #---------------------------------------------------#
	            #   利用两个卷积标准化激活函数来进行特征提取
	            #---------------------------------------------------#
	            cls_feat    = self.cls_convs[k](x)
	            #---------------------------------------------------#
	            #   判断特征点所属的种类
	            #   80, 80, num_classes
	            #   40, 40, num_classes
	            #   20, 20, num_classes
	            #---------------------------------------------------#
	            cls_output  = self.cls_preds[k](cls_feat)
	
	            #---------------------------------------------------#
	            #   利用两个卷积标准化激活函数来进行特征提取
	            #---------------------------------------------------#
	            reg_feat    = self.reg_convs[k](x)
	            #---------------------------------------------------#
	            #   特征点的回归系数
	            #   reg_pred 80, 80, 4
	            #   reg_pred 40, 40, 4
	            #   reg_pred 20, 20, 4
	            #---------------------------------------------------#
	            reg_output  = self.reg_preds[k](reg_feat)
	            #---------------------------------------------------#
	            #   判断特征点是否有对应的物体
	            #   obj_pred 80, 80, 1
	            #   obj_pred 40, 40, 1
	            #   obj_pred 20, 20, 1
	            #---------------------------------------------------#
	            obj_output  = self.obj_preds[k](reg_feat)
				# 将回归、目标存在性和分类的输出在第二个维度上进行拼接  
				output = torch.cat([reg_output, obj_output, cls_output], 1)  
				# 将拼接后的输出添加到outputs列表中  
				outputs.append(output)  
				# 返回包含所有尺度或所有层预测结果的outputs列表  
	           
	        return outputs


###################################################################################

# 导入PyTorch的nn模块  
class YOLOPAFPN(nn.Module):  
    def __init__(self, depth = 1.0, width = 1.0, in_features = ("dark3", "dark4", "dark5"), in_channels = [256, 512, 1024], depthwise = False, act = "silu"):  
        super().__init__()  # 调用父类nn.Module的初始化方法  
          
        # 根据depthwise的值选择卷积方式，如果是True则使用DWConv，否则使用BaseConv  
        Conv                = DWConv if depthwise else BaseConv  
          
        # 创建CSPDarknet作为backbone网络，其参数由外部传入  
        self.backbone       = CSPDarknet(depth, width, depthwise = depthwise, act = act)  
          
        # 存储输入特征层的名称  
        self.in_features    = in_features  
  
        # 定义上采样层，用于将特征图放大一倍  
        self.upsample       = nn.Upsample(scale_factor=2, mode="nearest")  
  
        # 以下部分是定义不同的卷积层和CSPLayer，用于特征提取和融合  
        # 注释中的数字表示特征图的尺寸和通道数，例如20, 20, 1024表示宽高为20，通道数为1024的特征图  
        #-------------------------------------------#  
        #   20, 20, 1024 -> 20, 20, 512  
        #-------------------------------------------#  
        self.lateral_conv0  = BaseConv(int(in_channels[2] * width), int(in_channels[1] * width), 1, 1, act=act)  
      
        #-------------------------------------------#  
        #   40, 40, 1024 -> 40, 40, 512  
        #-------------------------------------------#  
        self.C3_p4 = CSPLayer(  
            int(2 * in_channels[1] * width),  
            int(in_channels[1] * width),  
            round(3 * depth),  
            False,  
            depthwise = depthwise,  
            act = act,  
        )    
  
        #-------------------------------------------#  
        #   40, 40, 512 -> 40, 40, 256  
        #-------------------------------------------#  
        self.reduce_conv1   = BaseConv(int(in_channels[1] * width), int(in_channels[0] * width), 1, 1, act=act)  
  
        #-------------------------------------------#  
        #   80, 80, 512 -> 80, 80, 256  
        #-------------------------------------------#  
        self.C3_p3 = CSPLayer(  
            int(2 * in_channels[0] * width),  
            int(in_channels[0] * width),  
            round(3 * depth),  
            False,  
            depthwise = depthwise,  
            act = act,  
        )  
  
        #-------------------------------------------#  
        #   80, 80, 256 -> 40, 40, 256  
        #-------------------------------------------#  
        # 这里是一个卷积操作，但代码被注释掉了，所以没有实际执行任何操作
        # 定义一个卷积层，输入和输出的通道数都是in_channels[0] * width，卷积核大小为3，步长为2，激活函数为act  
		self.bu_conv2       = Conv(int(in_channels[0] * width), int(in_channels[0] * width), 3, 2, act=act)  
		  
		# 注释说明：该卷积层将特征图的尺寸从40x40变为20x20，通道数从256变为512  
		#-------------------------------------------#  
		#   40, 40, 256 -> 40, 40, 512  
		#-------------------------------------------#  
		  
		# 定义一个CSPLayer，输入通道数为2 * in_channels[0] * width，输出通道数为in_channels[1] * width，其他参数由外部传入  
		self.C3_n3 = CSPLayer(  
		    int(2 * in_channels[0] * width),  
		    int(in_channels[1] * width),  
		    round(3 * depth),  
		    False,  
		    depthwise = depthwise,  
		    act = act,  
		)  
		  
		# 定义另一个卷积层，输入和输出的通道数都是in_channels[1] * width，卷积核大小为3，步长为2，激活函数为act  
		self.bu_conv1       = Conv(int(in_channels[1] * width), int(in_channels[1] * width), 3, 2, act=act)  
		  
		# 注释说明：该卷积层将特征图的尺寸从40x40变为20x20，通道数从512变为1024  
		#-------------------------------------------#  
		#   40, 40, 512 -> 20, 20, 512  
		#-------------------------------------------#  
		  
		# 定义另一个CSPLayer，输入通道数为2 * in_channels[1] * width，输出通道数为in_channels[2] * width，其他参数由外部传入  
		self.C3_n4 = CSPLayer(  
		    int(2 * in_channels[1] * width),  
		    int(in_channels[2] * width),  
		    round(3 * depth),  
		    False,  
		    depthwise = depthwise,  
		    act = act,  
		)
   def forward(self, input):
        out_features            = self.backbone.forward(input)
        [feat1, feat2, feat3]   = [out_features[f] for f in self.in_features]

        #-------------------------------------------#
        #   20, 20, 1024 -> 20, 20, 512
        #-------------------------------------------#
        P5          = self.lateral_conv0(feat3)
        #-------------------------------------------#
        #  20, 20, 512 -> 40, 40, 512
        #-------------------------------------------#
        P5_upsample = self.upsample(P5)
        #-------------------------------------------#
        #  40, 40, 512 + 40, 40, 512 -> 40, 40, 1024
        #-------------------------------------------#
        P5_upsample = torch.cat([P5_upsample, feat2], 1)
        #-------------------------------------------#
        #   40, 40, 1024 -> 40, 40, 512
        #-------------------------------------------#
        P5_upsample = self.C3_p4(P5_upsample)

        #-------------------------------------------#
        #   40, 40, 512 -> 40, 40, 256
        #-------------------------------------------#
        P4          = self.reduce_conv1(P5_upsample) 
        #-------------------------------------------#
        #   40, 40, 256 -> 80, 80, 256
        #-------------------------------------------#
        P4_upsample = self.upsample(P4) 
        #-------------------------------------------#
        #   80, 80, 256 + 80, 80, 256 -> 80, 80, 512
        #-------------------------------------------#
        P4_upsample = torch.cat([P4_upsample, feat1], 1) 
        #-------------------------------------------#
        #   80, 80, 512 -> 80, 80, 256
        #-------------------------------------------#
        P3_out      = self.C3_p3(P4_upsample)  

        #-------------------------------------------#
        #   80, 80, 256 -> 40, 40, 256
        #-------------------------------------------#
        P3_downsample   = self.bu_conv2(P3_out) 
        #-------------------------------------------#
        #   40, 40, 256 + 40, 40, 256 -> 40, 40, 512
        #-------------------------------------------#
        P3_downsample   = torch.cat([P3_downsample, P4], 1) 
        #-------------------------------------------#
        #   40, 40, 256 -> 40, 40, 512
        #-------------------------------------------#
        P4_out          = self.C3_n3(P3_downsample) 

        #-------------------------------------------#
        #   40, 40, 512 -> 20, 20, 512
        #-------------------------------------------#
        P4_downsample   = self.bu_conv1(P4_out)
        #-------------------------------------------#
        #   20, 20, 512 + 20, 20, 512 -> 20, 20, 1024
        #-------------------------------------------#
        P4_downsample   = torch.cat([P4_downsample, P5], 1)
        #-------------------------------------------#
        #   20, 20, 1024 -> 20, 20, 1024
        #-------------------------------------------#
        P5_out          = self.C3_n4(P4_downsample)

        return (P3_out, P4_out, P5_out)

###################################################################################
# 定义了一个名为YoloBody的类，它继承了nn.Module，是PyTorch中的一个神经网络模型。  
class YoloBody(nn.Module):  
    # 初始化函数，当创建YoloBody类的实例时会被调用。  
    def __init__(self, num_classes, phi):  
        # 调用父类nn.Module的初始化函数。  
        super().__init__()  
          
        # 定义了两个字典，分别存储了不同phi值对应的深度和宽度系数。  
        depth_dict = {'nano': 0.33, 'tiny': 0.33, 's' : 0.33, 'm' : 0.67, 'l' : 1.00, 'x' : 1.33,}  
        width_dict = {'nano': 0.25, 'tiny': 0.375, 's' : 0.50, 'm' : 0.75, 'l' : 1.00, 'x' : 1.25,}  
          
        # 根据输入的phi值，从字典中获取对应的深度和宽度系数。  
        depth, width = depth_dict[phi], width_dict[phi]  
          
        # 判断phi值是否为'nano'，如果是，则depthwise为True，否则为False。  
        depthwise = True if phi == 'nano' else False   
  
        # 创建YOLOPAFPN的实例作为backbone，参数包括depth、width和depthwise。  
        self.backbone = YOLOPAFPN(depth, width, depthwise=depthwise)  
          
        # 创建YOLOXHead的实例作为head，参数包括num_classes、width和depthwise。  
        self.head = YOLOXHead(num_classes, width, depthwise=depthwise)  
  
    # 定义前向传播函数。  
    def forward(self, x):  
        # 将输入x传递给backbone，得到fpn_outs。  
        fpn_outs = self.backbone.forward(x)  
          
        # 将fpn_outs传递给head，得到outputs。  
        outputs = self.head.forward(fpn_outs)  
          
        # 返回outputs。  
        return outputs



###################################################################################



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YOLO-V4（01）预测代码解析
qq_45752541的博客
11-07 2091
源码地址：https://github.com/bubbliiiing/yolov4-pytorch 博客地址：https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/106214657 分析一下自己关于yolo的预测过程 文章目录前言一、预测文件predict.py二.yolo.py三.yolo4.py（包含YoloBody类）四.darknet53五、yolo.detect_image(image)1. letterbox_image（用到image.
睿智的目标检测——Pytorch搭建YoloV7-OBB旋转目标检测平台
weixin_43293172的博客
02-05 1万+
在YOLOv7的基础上使用KLD损失修改为旋转目标检测YOLOv7-OBB。
Yolov3_LPRnet_pytorch-yolo编程资源
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04-03
Yolov3_LPRnet_pytorch-yolo编程资源是一个涵盖了yolov3和LPRnet两个主要部分的编程资源集合，该资源集主要针对目标检测和车牌识别的应用场景。在这套资源中，yolov3作为一个非常流行的实时目标检测算法，提供了高速...
2023-简单点-树莓派picamera2介绍和要点
万物琴弦存于你的泡沫之中，光锥之外
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树莓派picamera2库介绍
2023-简单点-机器学习中的数值计算问题
万物琴弦存于你的泡沫之中，光锥之外
11-28 1万+
当网络层数较深时，梯度可能在传播过程中逐渐消失（变得非常小）或爆炸（变得非常大），导致模型参数更新困难或不稳定。病态条件通常出现在需要求解逆矩阵或进行特征值分解的场合。当矩阵的条件数很大时（即矩阵的最大特征值和最小特征值之比很大），矩阵求逆或特征值分解会变得不稳定，导致数值计算问题。例如，在softmax函数中，当输入的数值很大时，指数运算的结果可能非常大，导致上溢。下溢：相反，当输入值过小，计算结果可能趋近于零，导致下溢。例如，在对数似然损失函数中，当预测概率接近零时，对数运算可能导致下溢。
2023-简单点-Python中的attr那些事-hasattr,getattr,setattr
万物琴弦存于你的泡沫之中，光锥之外
12-05 1万+
在上面的示例中，我们首先创建了一个Person对象，然后使用setattr()函数来设置对象的属性值。通过调用setattr(person, “name”, “Bob”)，将person对象的name属性设置为"Bob"，类似地，通过调用setattr(person, “age”, 35)，将age属性设置为35。需要注意的是，setattr()函数可以直接设置对象的属性，包括已有的属性和不存在的属性。setattr()函数的工作原理是通过将属性值赋给对象的属性来实现对属性的设置。的特殊方法来实现的。
2023-简单点-proxyPool源码（四)-dbClient.py
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【代码】2023-简单点-proxyPool源码（四)-dbClient.py。
2023-简单点-proxyPool源码（三）-proxyApi.py
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12-06 9884
【代码】2023-简单点-proxyPool源码（三）-proxyApi.py。
爬虫爬取斗鱼小姐姐直播间的封面
万物琴弦存于你的泡沫之中，光锥之外
06-29 9880
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Jun 23 21:58:40 2021 @author: xfw """ import requests import os from urllib import request import multiprocessing # 定义默认爬取第一页 def get_douyu_pic(page=1): #请求头 headers={ "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT
每天进步一点之灵魂拷问12之你不知道的py
万物琴弦存于你的泡沫之中，光锥之外
02-21 9500
•什么是Python生成器？ •什么是Python迭代器？ •list和tuple有什么区别？ •Python中的list和dict是怎么实现的？ •Python中使用多线程可以达到多核CPU一起使用吗？ •什么是装饰器？ •Python如何进行内存管理？ •Python中的垃圾回收机制？ •什么是lambda表达式？ •什么是深拷贝和浅拷贝？ •双等于和is有什么区别？ •其它Python知识点 ...
工作中可以用到的pandas小窍门，积累积累
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10-18 9500
pandas小窍门，一起来mark
NC88 寻找第K大
万物琴弦存于你的泡沫之中，光锥之外
08-31 9436
1 无脑sort选第K个 a.sort(reverse=True) a[] 2 堆，直接无脑调用nlargest(K, a)[-1] import heapq heapq.nlargest(K,a)[-1] 3 维护一个大小为K的最小堆 建堆:O(n) 最终为O(nlogK) 不满K个，直接进堆操作 满了K个，如果当前元素 > 堆顶元素，那就替换该元素，建堆。 这样保证了，最后遍历完毕后，K大小的堆的堆顶存储的就是第K大元素 import heapq class Solution: d
Traceback (most recent call last): File "train.py", line 354, in <module> fit_one_epoch(model_train, model, yolo_loss, loss_history, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, UnFreeze_Epoch, Cuda, save_period, save_dir) File "/hy-tmp/yolov5-pytorch-bilibili/yolov5-pytorch-bilibili/utils/utils_fit.py", line 34, in fit_one_epoch outputs = model_train(images) File "/usr/local/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/usr/local/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/parallel/data_parallel.py", line 169, in forward return self.module(*inputs[0], **kwargs[0]) File "/usr/local/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/hy-tmp/yolov5-pytorch-bilibili/yolov5-pytorch-bilibili/nets/yolo.py", line 102, in forward self.h3 = self.bottlenecklstm3(P3, self.h3, self.c3) # lstm File "/usr/local/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/hy-tmp/yolov5-pytorch-bilibili/yolov5-pytorch-bilibili/nets/bottleneck_lstm.py", line 141, in forward new_h, new_c = self.cell(inputs, h, c) File "/usr/local/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/hy-tmp/yolov5-pytorch-bilibili/yolov5-pytorch-bilibili/nets/bottleneck_lstm.py", line 68, in forward y = torch.cat((x, h),1) RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! (when checking argument for argument tensors in method wrapper_cat)
06-07
这个错误通常是由于将位于不同设备（如GPU和CPU）上的张量传递给需要所有张量都在同一设备上的函数或方法，例如`torch.cat()`方法。要解决这个问题，需要将所有张量都移动到同一设备上，或者使用支持跨设备的函数（如`torch.nn.DataParallel()`）来处理它们。可以使用`tensor.to(device)`方法将张量移动到指定设备上，其中`device`可以是字符串（如`"cuda:0"`）或`torch.device()`对象。在这个特定的错误中，很可能是将GPU上的张量与CPU上的张量拼接在一起，因此需要将所有张量移动到同一设备上。可以使用`tensor.to(device)`方法将张量移动到指定设备上，其中`device`可以是字符串（如`"cuda:0"`）或`torch.device()`对象。
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万物琴弦光锥之外

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