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4. common.py
该部分是backbone各个模块参数讲解。
4.1 卷积层
4.1.1 深度分离卷积层
深度分离(DepthWise)卷积层，是GCONV的极端情况，分组数量等于输入通道数量，即每个通道作为一个小组分别进行卷积，结果联结作为输出，Cin = Cout = g，没有bias项。参考链接
def DWConv(c1, c2, k=1, s=1, act=True):
# Depthwise convolution
return Conv(c1, c2, k, s, g=math.gcd(c1, c2), act=act)k=1是卷积核kenel，s=1是步长stride，math.gcd() 返回的是最大公约数。
4.1.1 标准卷积层
class Conv(nn.Module):
# Standard convolution
def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, g=1, act=True): # ch_in, ch_out, kernel, stride, groups
super(Conv, self).__init__()
self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p), groups=g, bias=False)
self.bn = nn.BatchNorm2d(c2)
self.act = nn.LeakyReLU(0.1, inplace=True) if act else nn.Identity()
def forward(self, x): # 前向计算
return self.act(self.bn(self.conv(x)))
def fuseforward(self, x): # 前向融合计算
return self.act(self.conv(x))- g=1表示从输入通道到输出通道的阻塞连接数为1。
- autopad(k, p)此处换成自动填充。
- 标准卷积层包括conv+BN+Leaky relu。
nn.Conv2d函数基本参数是：
nn.Conv2d(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros')参数：nn.Conv参考链接
- in_channel:输入数据的通道数，例RGB图片通道数为3。
- out_channel: 输出数据的通道数，这个根据模型调整。
- kennel_size: 卷积核大小，可以是int，或tuple；kennel_size=2,意味着卷积大小(2,2)，kennel_size=（2,3），意味着卷积大小（2，3）即非正方形卷积。
- stride：步长，默认为1，与kennel_size类似，stride=2,意味着步长上下左右扫描皆为2，stride=（2,3），左右扫描步长为2，上下为3。
- padding：零填充。
- groups：从输入通道到输出通道的阻塞连接数。
- bias：如果为“True“，则向输出添加可学习的偏置。
4.2 标准Bottleneck
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(Bottleneck, self).__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))
4.3 BottleneckCSP
这部分是几个标准Bottleneck的堆叠+几个标准卷积层。
class BottleneckCSP(nn.Module):
# CSP Bottleneck https://github.com/WongKinYiu/CrossStagePartialNetworks
def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion
super(BottleneckCSP, self).__init__()
c_ = int(c2 * e) # hidden channels
self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
self.cv2 = nn.Conv2d(c1, c_, 1, 1, bias=False)
self.cv3 = nn.Conv2d(c_, c_, 1, 1, bias=False)
self.cv4 = Conv(2 * c_, c2, 1, 1)
self.bn = nn.BatchNorm2d(2 * c_) # applied to cat(cv2, cv3)
self.act = nn.LeakyReLU(0.1, inplace=True)
self.m = nn.Sequential(*[Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, e=1.0) for _ in range(n)])
def forward(self, x):
y1 = self.cv3(self.m(self.cv1(x)))
y2 = self.cv2(x)
return self.cv4(self.act(self.bn(torch.cat((y1, y2), dim=1))))
4.4 SPP
SPP是空间金字塔池化的缩写。
class SPP(nn.Module):
# Spatial pyramid pooling layer used in YOLOv3-SPP
def __init__(self, c1, c2, k=(5, 9, 13)):
super(SPP, self).__init__()
c_ = c1 // 2 # hidden channels
self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
self.cv2 = Conv(c_ * (len(k) + 1), c2, 1, 1)
self.m = nn.ModuleList([nn.MaxPool2d(kernel_size=x, stride=1, padding=x // 2) for x in k])
def forward(self, x):
x = self.cv1(x)
return self.cv2(torch.cat([x] + [m(x) for m in self.m], 1))
torch.cat() 是将两个tensor横着拼接在一起。
补充：或者是list列表中的tensor。参考链接
4.5 Flatten
在全局平均池化以后使用，去掉2个维度。
class Flatten(nn.Module):
# Use after nn.AdaptiveAvgPool2d(1) to remove last 2 dimensions
def forward(self, x):
return x.view(x.size(0), -1)x.size(0)是batch的大小。
4.6 Focus
把宽度w和高度h的信息整合到c空间中。
class Focus(nn.Module):
# Focus wh information into c-space
def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True): # ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups
super(Focus, self).__init__()
self.conv = Conv(c1 * 4, c2, k, s, p, g, act)
def forward(self, x): # x(b,c,w,h) -> y(b,4c,w/2,h/2)
return self.conv(torch.cat([x[..., ::2, ::2], x[..., 1::2, ::2], x[..., ::2, 1::2], x[..., 1::2, 1::2]], 1))
需要注意的是，concat的获取如下图所示。图参考链接
4.7 Concat
拼接函数，将两个tensor进行拼接起来。
class Concat(nn.Module):
# Concatenate a list of tensors along dimension
def __init__(self, dimension=1):
super(Concat, self).__init__()
self.d = dimension
def forward(self, x):
return torch.cat(x, self.d)
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