标签:... yolov5 right self focus patch yolox top channels
YOLO里面输入的图像会先进入Focus模块,该模块主要是实现没有信息丢失的下采样。
很形象的一张图:
class Focus(nn.Module):
"""Focus width and height information into channel space."""
def __init__(self, in_channels, out_channels, ksize=1, stride=1, act="silu"):
super().__init__()
self.conv = BaseConv(in_channels * 4, out_channels, ksize, stride, act=act)
def forward(self, x):
# shape of x (b,c,w,h) -> y(b,4c,w/2,h/2)
patch_top_left = x[..., ::2, ::2]
patch_top_right = x[..., ::2, 1::2]
patch_bot_left = x[..., 1::2, ::2]
patch_bot_right = x[..., 1::2, 1::2]
x = torch.cat(
(
patch_top_left,
patch_bot_left,
patch_top_right,
patch_bot_right,
),
dim=1,
)
return self.conv(x)
上面的实现是来自YOLOX。
参考链接:
yolov5中的Focus模块的理解_阿菜的博客-CSDN博客blog.csdn.net/qq_39056987/article/details/112712817
标签:...,yolov5,right,self,focus,patch,yolox,top,channels 来源: https://www.cnblogs.com/chentiao/p/16425165.html
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