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experimental.py

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目录

experimental.py

1.所需的库和模块

2.class CrossConv(nn.Module): 

3.class Sum(nn.Module): 

4.class MixConv2d(nn.Module): 

5.class Ensemble(nn.ModuleList): 

6.def attempt_load(weights, map_location=None): 

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1.所需的库和模块

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nnfrom models.common import Conv, DWConv
from utils.google_utils import attempt_download

2.class CrossConv(nn.Module): 

# 这段代码定义了一个名为 CrossConv 的类，它是一个神经网络模块，继承自 PyTorch 的 nn.Module 。这个类实现了交叉卷积下采样（Cross Convolution Downsample），这是一种用于在神经网络中进行特征图下采样和通道变换的结构。
class CrossConv(nn.Module):# 交叉卷积下采样。# Cross Convolution Downsample# 这是类的构造函数，它初始化模块的层和参数。# 1.c1 ：输入特征的通道数。# 2.c2 ：输出特征的通道数。# 3.k ：卷积核的高度，默认为 3。# 4.s ：步长，默认为 1。# 5.g ：分组卷积的组数，默认为 1。# 6.e ：扩张系数，用于计算隐藏层通道数，默认为 1.0。# 7.shortcut ：是否使用快捷连接，默认为 False。def __init__(self, c1, c2, k=3, s=1, g=1, e=1.0, shortcut=False):# ch_in, ch_out, kernel, stride, groups, expansion, shortcut# 调用父类 nn.Module 的构造函数。super(CrossConv, self).__init__()# 计算隐藏层的通道数 c_ ，它是输出通道数 c2 的 e 倍。c_ = int(c2 * e)  # hidden channels# 创建一个卷积层 cv1 ，用于将输入特征从 c1 通道映射到 c_ 通道，卷积核尺寸为 (1, k) ，步长为 (1, s) 。self.cv1 = Conv(c1, c_, (1, k), (1, s))# 创建另一个卷积层 cv2 ，用于将 c_ 通道的特征映射到 c2 通道，卷积核尺寸为 (k, 1) ，步长为 (s, 1) ，分组数为 g 。self.cv2 = Conv(c_, c2, (k, 1), (s, 1), g=g)# 如果 shortcut 为 True 且输入输出通道数相同，则设置 self.add 为 True，表示可以使用快捷连接。self.add = shortcut and c1 == c2# 定义前向传播的方法，它接受输入 x 并返回输出。def forward(self, x):# 如果 self.add 为 True，则将 cv1 和 cv2 的输出与输入 x 相加，实现快捷连接；否则，只返回 cv2 的输出。return x + self.cv2(self.cv1(x)) if self.add else self.cv2(self.cv1(x))
# 这个类实现了交叉卷积下采样，这种结构可以在保持特征图宽高比的同时减少特征图的维度，并增加网络的深度。快捷连接可以帮助保留更多的原始信息，防止在深层网络中信息丢失。这种结构在 YOLOv7 和其他一些目标检测和图像识别模型中很常见。

3.class Sum(nn.Module): 

# 这段代码定义了一个名为 Sum 的类，它是一个神经网络模块，继承自 PyTorch 的 nn.Module 。这个类实现了一个加权求和操作，可以对两个或更多的输入层进行加权求和。
class Sum(nn.Module):# 2 层或更多层的加权和 https://arxiv.org/abs/1911.09070。# Weighted sum of 2 or more layers https://arxiv.org/abs/1911.09070# 1.n ：输入的数量。# 2.weight ：一个布尔值，指示是否对输入进行加权。def __init__(self, n, weight=False):  # n: number of inputssuper(Sum, self).__init__()# 将构造函数的 weight 参数赋值给类的 weight 属性。self.weight = weight  # apply weights boolean# 创建一个迭代器对象，用于在 forward 方法中迭代输入张量列表。self.iter = range(n - 1)  # iter objectif weight:# 如果设置了加权（ weight=True ），则创建一个可学习的参数 self.w ，初始化为从 -1 到 n-2 的负数序列除以 2，这个参数将用于存储每一层的权重。self.w = nn.Parameter(-torch.arange(1., n) / 2, requires_grad=True)  # layer weights# 定义前向传播的方法，它接受一个输入张量列表 x 并返回输出。def forward(self, x):# 将第一个输入张量赋值给输出变量 y ，作为加权求和的初始值。y = x[0]  # no weightif self.weight:# 如果设置了加权，首先将 self.w 通过 sigmoid 函数激活并乘以 2。w = torch.sigmoid(self.w) * 2for i in self.iter:# 然后迭代输入张量列表（从第2个张量开始），将每个张量乘以其对应的权重并累加到 y 。y = y + x[i + 1] * w[i]else:# 如果没有设置加权，直接迭代输入张量列表（从第2个张量开始），将每个张量累加到 y 。for i in self.iter:y = y + x[i + 1]# 返回加权求和后的结果 y 。return y
# 这个类可以用于实现 EfficientDet 论文中提到的加权双向特征金字塔网络（BiFPN）中的加权特征融合。通过这种方式，模型可以学习不同输入特征的重要性，并动态调整它们的权重。这种加权求和操作有助于提高特征融合的效果，从而提高模型的性能。

4.class MixConv2d(nn.Module): 

# 这段代码定义了一个名为 MixConv2d 的类，它是一个神经网络模块，继承自 PyTorch 的 nn.Module 。这个类实现了混合深度卷积（Mixed Depthwise Convolution），它是一种在单个卷积操作中混合使用不同核大小的卷积核的方法。
class MixConv2d(nn.Module):# 混合深度卷积 https://arxiv.org/abs/1907.09595。# Mixed Depthwise Conv https://arxiv.org/abs/1907.09595# 这是类的构造函数，它初始化模块的层和参数。# 1.c1 ：输入特征的通道数。# 2.c2 ：输出特征的通道数。# 3.k ：一个元组，指定要使用的核大小的列表，默认为 (1, 3) 。# 4.s ：步长，默认为 1。# 5.equal_ch ：一个布尔值，指示是否每个组的通道数相等，默认为 True 。def __init__(self, c1, c2, k=(1, 3), s=1, equal_ch=True):super(MixConv2d, self).__init__()# 计算组数，即核大小的种类数。groups = len(k)# 如果 equal_ch 为 True ，则每个组的通道数相等。if equal_ch:  # equal c_ per group    每组 c_ 相等。# torch.linspace(start, end, steps=100, out=None, dtype=None, device=None, requires_grad=True)# torch.linspace 是 PyTorch 中的一个函数，它用于在指定的区间内生成一个一维张量，其中包含了等间隔的数值。这个函数通常用于创建具有线性间隔的序列，例如在神经网络中初始化权重或创建范围值。# 参数说明 ：# start ：区间的起始值。# end ：区间的结束值。# steps ：生成的张量中元素的数量，默认为 100。# out ：一个可选的 Tensor ，用于存储输出结果。# dtype ：输出张量的数据类型，默认为 torch.float32 。# device ：输出张量的目标设备（CPU 或 GPU），默认为 CPU。# requires_grad ：是否需要计算梯度，默认为 True 。# 返回值 ：# 返回一个一维 Tensor ，包含了从 start 到 end 的等间隔数值。# 创建一个从 0 到 groups - 1 的等间隔序列，长度为 c2 ，然后向下取整。i = torch.linspace(0, groups - 1E-6, c2).floor()  # c2 indices# 计算每个组的通道数。c_ = [(i == g).sum() for g in range(groups)]  # intermediate channels    中间通道。# 在 equal_ch 参数为 False 时计算每个组的通道数。这里的目的是使得每个卷积组的权重数量（即权重元素的总数）相等。这是通过解一个线性方程组来实现的。else:  # equal weight.numel() per group    每组相等的 weight.numel()。# 创建一个列表 b ，它的第一位是输出通道数 c2 ，后面跟着 groups 个零。这个列表代表了线性方程组的右侧向量。b = [c2] + [0] * groups# 创建一个 (groups + 1) x groups 的单位矩阵，然后通过 k=-1 参数将矩阵向下移动一个位置，这样可以得到一个 Vandermonde 矩阵。a = np.eye(groups + 1, groups, k=-1)# 将矩阵 a 沿列方向滚动一个位置，然后从原矩阵中减去滚动后的矩阵，这样可以消除矩阵中的一列全为1的列。a -= np.roll(a, 1, axis=1)# 将矩阵 a 中的每个元素乘以核大小列表 k 中对应元素的平方。a *= np.array(k) ** 2# 将矩阵 a 的第一行设置为1，这是因为权重数量的计算中，第一组的权重数量不受核大小影响。a[0] = 1# 使用 NumPy 的 np.linalg.lstsq 函数求解线性方程组 a * x = b ，其中 x 是我们要求的解向量， rcond=None 表示不对矩阵进行奇异值截断。# np.linalg.lstsq 返回的是一个元组，其中第一个元素是解向量，我们取这个解向量并对其元素进行四舍五入操作，得到每个组的通道数 c_ 。c_ = np.linalg.lstsq(a, b, rcond=None)[0].round()  # solve for equal weight indices, ax = b    求解等权重指数，ax = b。# 创建一个 ModuleList ，它是 PyTorch 中用于存储子模块的容器，这些子模块可以是卷积层、池化层等。# 对于每个核大小组，创建一个 Conv2d 层，其输入通道数为 c1 ，输出通道数为 c_[g] （由前面计算得出），核大小为 k[g] ，步长为 s ，填充为 k[g] // 2 （保证输出特征图大小不变），且不包含偏置项（ bias=False ）。self.m = nn.ModuleList([nn.Conv2d(c1, int(c_[g]), k[g], s, k[g] // 2, bias=False) for g in range(groups)])# 创建一个二维批量归一化层，其归一化的特征数为 c2 。self.bn = nn.BatchNorm2d(c2)# 创建一个 LeakyReLU 激活函数，其负斜率为 0.1 ，并且设置 inplace=True 以减少内存消耗。self.act = nn.LeakyReLU(0.1, inplace=True)# 定义前向传播方法，接受输入 x 。def forward(self, x):# 对于 ModuleList 中的每个卷积层 m ，将其应用于输入 x ，然后将所有卷积层的输出在通道维度上拼接（ torch.cat ）。# 将拼接后的输出通过批量归一化层 self.bn 。# 将归一化后的输出通过 LeakyReLU 激活函数 self.act 。# 将激活后的输出与原始输入 x 相加，实现残差连接。return x + self.act(self.bn(torch.cat([m(x) for m in self.m], 1)))
# 这个 forward 方法实现了混合深度卷积的前向传播，其中每个卷积组独立处理输入，然后将结果合并，最后通过批量归一化和激活函数处理，再与原始输入相加以形成残差连接。这种设计允许网络在不同尺度上捕获特征，同时保持了计算效率。

5.class Ensemble(nn.ModuleList): 

# 这段代码定义了一个名为 Ensemble 的类，它是一个神经网络模块，继承自 PyTorch 的 nn.ModuleList 。这个类实现了模型集成（ Ensemble ）的功能，允许将多个模型的输出组合起来以提高性能。
class Ensemble(nn.ModuleList):# 模型集合。# Ensemble of models# 这是类的构造函数。def __init__(self):# 调用父类 nn.ModuleList 的构造函数。 nn.ModuleList 是 PyTorch 中的一个容器，用于存储多个模块（模型），并且可以像普通列表一样进行索引和迭代。super(Ensemble, self).__init__()# 定义前向传播的方法，它接受输入 x 和一个可选的布尔参数 augment ，后者用于指示是否应用数据增强。def forward(self, x, augment=False):# 初始化一个空列表 y ，用于存储每个模型的输出。y = []# 迭代 Ensemble 容器中的每个模型（模块）。for module in self:# 对每个模型应用输入 x 和可能的数据增强参数 augment ，并将输出的第一个元素（通常是预测结果）添加到列表 y 中。y.append(module(x, augment)[0])# y = torch.stack(y).max(0)[0]  # max ensemble# y = torch.stack(y).mean(0)  # mean ensemble# 输出组合。# 将列表 y 中的所有输出在第二个维度（通道维度）上拼接。这种拼接方式通常用于非极大值抑制（ NMS ）集成，其中每个模型的预测结果被合并，然后应用 NMS 来选择最终的检测结果。y = torch.cat(y, 1)  # nms ensemble    nms 集合。# 返回拼接后的输出 y 和 None 。这里的 None 表示在推理和训练过程中没有额外的输出。return y, None  # inference, train output    推理，训练输出。

6.def attempt_load(weights, map_location=None): 

# 这段代码定义了一个名为 attempt_load 的函数，它负责加载一个或多个模型权重，并将它们组合成一个集成模型（Ensemble）。
# 1.weights ：一个包含模型权重路径的列表或单个路径。
# 2.map_location ：用于 torch.load 的 map_location 参数，指定了权重加载时的设备。
def attempt_load(weights, map_location=None):# Loads an ensemble of models weights=[a,b,c] or a single model weights=[a] or weights=a# class Ensemble(nn.ModuleList):# -> 这个类实现了模型集成（ Ensemble ）的功能，允许将多个模型的输出组合起来以提高性能。# -> def __init__(self):    def forward(self, x, augment=False):# -> 返回拼接后的输出 y 和 None 。这里的 None 表示在推理和训练过程中没有额外的输出。# -> return y, None# 创建一个 Ensemble 实例，用于存储多个模型。model = Ensemble()# 迭代权重列表。如果 weights 是列表，则直接迭代；如果不是列表，则将其包装成列表。for w in weights if isinstance(weights, list) else [weights]:# def attempt_download(file, repo='WongKinYiu/yolov6'): -> 其目的是尝试下载一个文件，如果该文件不存在的话。这个函数特别设计用于从 GitHub 仓库下载预训练模型文件。# 调用 attempt_download 函数尝试下载权重文件，如果文件不存在。attempt_download(w)# 使用 PyTorch 的 torch.load 函数加载权重文件。ckpt = torch.load(w, map_location=map_location)  # load# 从加载的权重中选择 'ema'（指数移动平均）模型或普通模型，将其转换为浮点数，融合（fuse）模型中的批归一化层，并设置为评估模式。model.append(ckpt['ema' if ckpt.get('ema') else 'model'].float().fuse().eval())  # FP32 model# Compatibility updates    兼容性更新。# 迭代 model 中的所有模块，并对特定类型的模块进行兼容性更新。for m in model.modules():if type(m) in [nn.Hardswish, nn.LeakyReLU, nn.ReLU, nn.ReLU6, nn.SiLU]:# 对于激活函数（如 Hardswish 、 LeakyReLU 、 ReLU 等），将 inplace 属性设置为 True ，以兼容 PyTorch 1.7.0。m.inplace = True  # pytorch 1.7.0 compatibilityelif type(m) is nn.Upsample:# 对于 Upsample 模块，将 recompute_scale_factor 设置为 None ，以兼容 PyTorch 1.11.0。m.recompute_scale_factor = None  # torch 1.11.0 compatibilityelif type(m) is Conv:# 对于自定义的 Conv 模块，清空 _non_persistent_buffers_set 属性，以兼容 PyTorch 1.6.0。m._non_persistent_buffers_set = set()  # pytorch 1.6.0 compatibilityif len(model) == 1:# 如果集成模型中只有一个模型，则直接返回该模型。return model[-1]  # return model# 如果模型列表 model 中不止一个模型，那么会执行这里的代码块。else:# 打印一条消息，通知用户已成功创建一个包含指定权重的模型集成。print('Ensemble created with %s\n' % weights)# 遍历一个包含属性名称的列表，这里的属性是 'names' 和 'stride' 。for k in ['names', 'stride']:# setattr(object, name, value)# setattr 是 Python 内置的一个函数，用于将属性赋值给对象。这个函数可以用来动态地设置对象的属性值，包括那些在代码运行时才知道名称的属性。# object ：要设置属性的对象。# name ：要设置的属性的名称，它应该是一个字符串。# value ：要赋给属性的值。# 功能 ：# setattr 函数将 value 赋给 object 的 name 指定的属性。如果 name 指定的属性在 object 中不存在，则会创建一个新的属性。返回值 setattr 函数没有返回值。# 注意事项 ：# 使用 setattr 时需要注意属性名称的字符串格式，因为属性名称会被直接用作对象的属性键。# setattr 可以用于任何对象，包括自定义类的实例、内置类型的对象等。# 如果需要删除对象的属性，可以使用 delattr 函数，其用法与 setattr 类似，但是用于删除属性而不是设置属性。# getattr(object, name, default=None)# getattr 是 Python 内置的一个函数，用于获取对象的属性值。这个函数可以用来动态地访问对象的属性，尤其是在属性名称在代码运行时才知道的情况下。# object ：要获取属性值的对象。# name ：要获取的属性的名称，它应该是一个字符串。# default ：可选参数，如果属性 name 在 object 中不存在时返回的默认值，默认为 None 。# 功能 ：# getattr 函数返回 object 的 name 指定的属性值。如果 name 指定的属性在 object 中不存在，并且提供了 default 参数，则返回 default 指定的值；如果没有提供 default 参数，则抛出 AttributeError 异常。# 返回值 ：# getattr 函数返回指定属性的值，或者在属性不存在时返回默认值。# 注意事项 ：# 使用 getattr 时需要注意属性名称的字符串格式，因为属性名称会被直接用作对象的属性键。# getattr 可以用于任何对象，包括自定义类的实例、内置类型的对象等。# getattr 是一个非常有用的函数，特别是在处理动态属性名或需要在属性不存在时提供默认值的场景。# 对于列表中的每个属性名称 k ，使用 getattr 函数从模型集成中的最后一个模型（ model[-1] ）获取该属性的值，并使用 setattr 将这个值设置到模型集成 model 的同名属性上。# 这样做是为了确保模型集成对象具有与单个模型相同的接口，方便后续的操作和访问。setattr(model, k, getattr(model[-1], k))# 返回包含多个模型的模型集成对象。return model  # return ensemble
# 这个函数提供了一个方便的方式来加载单个或多个模型权重，并确保它们在不同的 PyTorch 版本中具有兼容性。通过这种方式，用户可以轻松地使用预训练的模型或集成多个模型以提高性能。