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self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode="nearest")

时间: 2023-09-10 22:05:27 浏览: 159
### 回答1： 这是一个使用 nearest neighbor 插值方法进行上采样的 PyTorch 中的 nn.Upsample 模块。它可以将输入张量的空间维度（如高度和宽度）增加两倍。例如，如果输入张量的大小为 (batch_size, channels, height, width)，则经过上采样后，输出张量的大小为 (batch_size, channels, 2 * height, 2 * width)。nearest neighbor 插值方法是一种简单的插值方法，它会将每个输出像素的值设置为距离该像素最近的输入像素的值。 ### 回答2： self.upsample是一个PyTorch中的模型成员变量，它用于进行上采样操作。nn.Upsample是PyTorch提供的上采样函数，可以根据指定的缩放因子和模式进行图像的上采样。 在这个代码中，self.upsample被初始化为一个nn.Upsample对象，缩放因子为2，模式为"nearest"。缩放因子2表示将图像的尺寸放大2倍，而"nearest"模式表示在上采样过程中使用最近邻插值方法来填充空白像素。 上采样是图像处理中的一种常用操作，它可用于图像的放大、恢复和重建等任务。通过上采样，可以增加图像的细节，改善图像的质量。在神经网络中，上采样也经常用于将低分辨率特征图上采样到高分辨率，以便进行更准确的预测。在这个代码中，self.upsample可以用于将特征图上采样到原始输入图像的尺寸，以便进行下一步的处理。 ### 回答3： self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode="nearest") 是一个PyTorch中的神经网络模块(nn.Module)的属性赋值语句，用来定义一个上采样的模块。具体解释如下： nn.Upsample(scale_factor=2, mode="nearest") 表示创建一个上采样模块，其中包含两个参数：scale_factor和mode。 scale_factor=2 表示上采样的尺度因子为2，即将输入图像的大小放大2倍。 mode="nearest" 表示上采样时使用最近邻插值的方式进行像素的复制。最近邻插值就是将目标像素映射到最近的原始像素的值。 self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode="nearest") 将创建的上采样模块赋值给了self.upsample这个属性。这样，在模型的其他部分，可以通过self.upsample来使用该上采样模块。 通过使用上采样模块，可以将输入图像进行放大，以便在某些任务中更好地处理图像的细节。在这个例子中，上采样模块使用最近邻插值的方式进行像素的复制，从而将输入图像的尺寸放大了2倍。
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rar

upsamplewithfucntion.rar_UP_sampling_upsample

Up sampling on signal using built in function
proto

caffe_upsample.proto

caffe.proto中没有UpsampleLayer，因此针对caffe.proto自行添加了upsample layer，可使用protobuf对其进行编译生成caffe_upsample_pb2.py文件

class Upsample(nn.Module): """ nn.Upsample is deprecated """ def __init__(self, scale_factor, mode="nearest"): super(Upsample, self).__init__() self.scale_factor = scale_factor self.mode = mode def forward(self, x): x = F.interpolate(x, scale_factor=self.scale_factor, mode=self.mode) return x

def __init__(self, scale_factor, mode="nearest"): super(Upsample, self).__init__() self.scale_factor = scale_factor # 缩放倍数，如2表示宽高各放大2倍 self.mode = mode # 插值算法选择 - **继承...

八度卷积最后一层所作的工作是什么 class LastOctaveConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, alpha=0.5, stride=1, padding=1, dilation=1, groups=1, bias=False): super(LastOctaveConv, self).__init__() self.stride = stride kernel_size = kernel_size[0] self.h2g_pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=2) self.l2h = torch.nn.Conv2d(int(alpha * out_channels), out_channels, kernel_size, 1, padding, dilation, groups, bias) self.h2h = torch.nn.Conv2d(out_channels - int(alpha * out_channels), out_channels, kernel_size, 1, padding, dilation, groups, bias) self.upsample = torch.nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest') def forward(self, x): X_h, X_l = x if self.stride == 2: X_h, X_l = self.h2g_pool(X_h), self.h2g_pool(X_l) X_h2h = self.h2h(X_h) # 高频组对齐通道 X_l2h = self.l2h(X_l) # 低频组对齐通道 # 低频组对齐长宽尺寸 X_l2h = F.interpolate(X_l2h, (int(X_h2h.size()[2]), int(X_h2h.size()[3])), mode='bilinear') X_h = X_h2h + X_l2h # 本来的设置：高频低频融合输出 return X_h #都输出

X_l2h = F.interpolate(X_l2h, (X_h2h.size(2), X_h2h.size(3)), mode='bilinear') --- ### 3. **特征融合** 将高频和低频的特征图**逐元素相加**，融合两者的信息： python X_h = X_h2h + X_l2h - *...

可是以下这个类中的函数只传入一个参数，为什么后续调用可以传入两个参数： class OctaveConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, alpha=0.5, stride=1, padding=1, dilation=1, groups=1, bias=False): super(OctaveConv, self).__init__() kernel_size = kernel_size[0] self.h2g_pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=2) self.upsample = torch.nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest') self.stride = stride self.l2l = torch.nn.Conv2d(int(alpha * in_channels), int(alpha * out_channels), kernel_size, 1, padding, dilation, groups, bias) self.l2h = torch.nn.Conv2d(int(alpha * in_channels), out_channels - int(alpha * out_channels), kernel_size, 1, padding, dilation, groups, bias) self.h2l = torch.nn.Conv2d(in_channels - int(alpha * in_channels), int(alpha * out_channels), kernel_size, 1, padding, dilation, groups, bias) self.h2h = torch.nn.Conv2d(in_channels - int(alpha * in_channels), out_channels - int(alpha * out_channels), kernel_size, 1, padding, dilation, groups, bias) def forward(self, x): X_h, X_l = x if self.stride == 2: X_h, X_l = self.h2g_pool(X_h), self.h2g_pool(X_l) X_h2l = self.h2g_pool(X_h) X_h2h = self.h2h(X_h) X_l2h = self.l2h(X_l) X_l2l = self.l2l(X_l) X_h2l = self.h2l(X_h2l) # X_l2h = self.upsample(X_l2h) X_l2h = F.interpolate(X_l2h, (int(X_h2h.size()[2]),int(X_h2h.size()[3])), mode='bilinear') # print('X_l2h:{}'.format(X_l2h.shape)) # print('X_h2h:{}'.format(X_h2h.shape)) X_h = X_l2h + X_h2h X_l = X_h2l + X_l2l return X_h, X_l

在之前的对话中，用户提到调用方式为x_h_1, x_l_1 = self.mid1((x_h, x_l))，而mid1是OctaveConv的实例。这里的参数是以元组的形式传入的，即(x_h, x_l)作为一个整体传递给forward方法。 接下来，我需要分析forward...

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 定义一个简单的卷积神经网络（CNN）用于特征提取 class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) def forward(self, x): x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(F.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 16 * 5 * 5) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x # 加载图像 img = Image.open('test.jpg') # 对图像进行预处理，将其转换为模型所需的输入格式 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) img_tensor = transform(img).unsqueeze(0) # 初始化模型并对图像进行特征提取 model = Net() features = model(img_tensor) # 将特征图还原回原始图像大小 upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest') upsampled_features = upsample(features) # 显示原始图像和还原后的特征图 img.show() tensor_to_image = transforms.ToPILImage() upsampled_image = tensor_to_image(upsampled_features.squeeze(0).detach().cpu()) upsampled_image.show()，上述代码出现问题：RuntimeError: shape '[-1, 400]' is invalid for input of size 44944

这个错误提示表明你的代码在某个地方使用了错误的形状(-1,400)，而实际上输入的大小为44944，不能匹配。具体来说，这可能是由于在模型的某个层中使用了错误的形状导致的。为了解决这个错误，你需要检查代码中所有与...

import torch.nn as nn import torch import torch.nn.functional as F from einops import rearrange class HaarDownsampling(nn.Module): """Haar小波下采样模块，用于替换步长为2的卷积下采样""" def __init__(self, in_channels): super().__init__() self.in_channels = in_channels self.haar_weights = torch.ones(4, 1, 2, 2) # 基础Haar小波核 # 定义Haar小波滤波器 - LL, LH, HL, HH self.haar_weights[0, 0, :, :] = torch.tensor([[1, 1], [1, 1]]) * 1.5 # LL (低频) self.haar_weights[1, 0, :, :] = torch.tensor([[-1, -1], [1, 1]]) * 0.5 # LH (水平高频) self.haar_weights[2, 0, :, :] = torch.tensor([[-1, 1], [-1, 1]]) * 0.5 # HL (垂直高频) self.haar_weights[3, 0, :, :] = torch.tensor([[1, -1], [-1, 1]]) * 0.4 # HH (对角高频) # 为所有通道创建可学习的滤波器 self.conv = nn.Conv2d(in_channels, in_channels * 4, kernel_size=2, stride=2, groups=in_channels, bias=False) self.conv.weight.data = self.haar_weights.repeat(in_channels, 1, 1, 1) self.conv.weight.requires_grad = True # 允许滤波器学习 def forward(self, x): # 应用小波变换 return self.conv(x) class EncoderBottleneck(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1, base_width=64, use_haar=False): super().__init__() self.use_haar = use_haar # 下采样路径 self.downsample = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_channels), ) # 使用Haar小波下采样替换卷积下采样 if self.use_haar: self.downsample = nn.Sequential( HaarDownsampling(in_channels), nn.Conv2d(in_channels * 4, out_channels, kernel_size=1, stride=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_channels), ) width = int(out_channels * (base_width / 64)) self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, width, kernel_size=1, stride=1, bias=False) self.norm1 = nn.BatchNorm2d(width) # 主路径中的下采样 if self.use_haar: self.conv2 = nn.Sequential( HaarDownsampling(width), nn.Conv2d(width * 4, width, kernel_size=1, stride=1, bias=False) ) else: self.conv2 = nn.Conv2d(width, width, kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, bias=False) self.norm2 = nn.BatchNorm2d(width) self.conv3 = nn.Conv2d(width, out_channels, kernel_size=1, stride=1, bias=False) self.norm3 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) def forward(self, x): x_down = self.downsample(x) x = self.conv1(x) x = self.norm1(x) x = self.relu(x) x = self.conv2(x) x = self.norm2(x) x = self.relu(x) x = self.conv3(x) x = self.norm3(x) x = self.relu(x) x = x + x_down x = self.relu(x) return x class DecoderBottleneck(nn.Module): """使用亚像素卷积(Pixel Shuffle)的上采样模块""" def __init__(self, in_channels, out_channels, scale_factor=2, skip_channels=0): super().__init__() # 计算扩展后的通道数 expanded_channels = out_channels * (scale_factor ** 2) # 亚像素上采样路径 self.upsample = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, expanded_channels, kernel_size=3, padding=1, bias=False), nn.PixelShuffle(scale_factor), # 通道重排增加空间分辨率 nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.SiLU(inplace=True) ) # 处理跳跃连接的特征 concat_channels = out_channels + skip_channels # 特征融合路径 self.fuse_block = nn.Sequential( nn.Conv2d(concat_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.SiLU(inplace=True), nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.SiLU(inplace=True) ) def forward(self, x, x_skip=None): # 亚像素上采样 x = self.upsample(x) # 拼接跳跃连接的特征 if x_skip is not None: # 调整跳跃连接的空间分辨率（如有必要） if x_skip.size(-1) != x.size(-1): x_skip = F.interpolate(x_skip, size=x.shape[-2:], mode='nearest') # 通道维度拼接 x = torch.cat([x, x_skip], dim=1) # 融合特征 return self.fuse_block(x) # ===== GNN模块 ===== class GraphAttentionLayer(nn.Module): """动态适应任意尺寸的图注意力层""" def __init__(self, in_channels, reduction=4): super().__init__() # 通道注意力机制 self.channel_attention = nn.Sequential( nn.AdaptiveAvgPool2d(1), nn.Flatten(), nn.Linear(in_channels, in_channels // reduction), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(in_channels // reduction, in_channels), nn.Sigmoid() ) # 空间注意力机制 self.spatial_attention = nn.Sequential( nn.Conv2d(2, 1, kernel_size=3, padding=1, bias=False), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): """输入: [B, C, H, W] 输出: [B, C, H, W]""" # 通道注意力 channel_weights = self.channel_attention(x).unsqueeze(2).unsqueeze(3) x_channel = x * channel_weights # 空间注意力 spatial_feat = torch.cat([ torch.mean(x_channel, dim=1, keepdim=True), torch.max(x_channel, dim=1, keepdim=True)[0] ], dim=1) spatial_weights = self.spatial_attention(spatial_feat) x_spatial = x_channel * spatial_weights return x_spatial class MultiScaleGNN(nn.Module): """多尺度图神经网络模块，替换原ViT部分""" def __init__(self, in_channels): super().__init__() # 三个不同尺度的GNN层 self.gnn_level1 = GraphAttentionLayer(in_channels) self.gnn_level2 = GraphAttentionLayer(in_channels) self.gnn_level3 = GraphAttentionLayer(in_channels) # 特征融合 self.fuse = nn.Conv2d(in_channels * 3, in_channels, kernel_size=1) def forward(self, x): """输入: [B, C, H, W] 输出: [B, C, H, W]""" # 原始尺度处理 x1 = self.gnn_level1(x) # 下采样处理 (0.5倍) - 使用双线性插值保持不变 x2 = F.interpolate(x, scale_factor=0.5, mode='bilinear', align_corners=True) x2 = self.gnn_level2(x2) x2 = F.interpolate(x2, size=x.shape[-2:], mode='bilinear', align_corners=True) # 上采样处理 (2倍) - 修改为近邻插值 x3 = F.interpolate(x, scale_factor=2, mode='nearest') # 修改为近邻插值 x3 = self.gnn_level3(x3) x3 = F.interpolate(x3, size=x.shape[-2:], mode='nearest') # 修改为近邻插值 # 融合多尺度特征 fused = torch.cat([x1, x2, x3], dim=1) return self.fuse(fused) class Encoder(nn.Module): def __init__(self, img_dim, in_channels, out_channels, head_num, mlp_dim, block_num, patch_dim): super().__init__() # 初始卷积层使用Haar小波下采样 self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=7, stride=1, padding=3, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU(inplace=True), HaarDownsampling(out_channels), nn.Conv2d(out_channels * 4, out_channels, kernel_size=1, stride=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU(inplace=True), ) # 使用Haar小波下采样的瓶颈层 self.encoder1 = EncoderBottleneck(out_channels, out_channels * 2, stride=1, use_haar=True) self.encoder2 = EncoderBottleneck(out_channels * 2, out_channels * 4, stride=1, use_haar=True) self.encoder3 = EncoderBottleneck(out_channels * 4, out_channels * 8, stride=1, use_haar=True) # 新添加的GNN模块 self.gnn = MultiScaleGNN(in_channels=out_channels * 8) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x1 = x # [B, out_channels, H/2, W/2] x2 = self.encoder1(x) # [B, out_channels*2, H/4, W/4] x3 = self.encoder2(x2) # [B, out_channels*4, H/8, W/8] x = self.encoder3(x3) # [B, out_channels*8, H/16, W/16] # 使用GNN处理 x = self.gnn(x) # [B, out_channels*8, H/16, W/16] return x, x1, x2, x3 class Decoder(nn.Module): def __init__(self, out_channels, class_num): super().__init__() input_channels = out_channels * 8 # 编码器输出通道数 # 主处理路径 self.refine_conv1 = nn.Conv2d(input_channels, input_channels // 2, kernel_size=3, padding=1, bias=False) self.refine_bn1 = nn.BatchNorm2d(input_channels // 2) self.refine_conv2 = nn.Conv2d(input_channels // 2, input_channels // 4, kernel_size=3, padding=1, bias=False) self.refine_bn2 = nn.BatchNorm2d(input_channels // 4) # 残差路径 self.shortcut = nn.Sequential() if input_channels != input_channels // 4: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(input_channels, input_channels // 4, kernel_size=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(input_channels // 4) ) # 通道注意力模块 self.channel_att = nn.Sequential( nn.AdaptiveAvgPool2d(1), nn.Flatten(), nn.Linear(input_channels // 4, input_channels // 16), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(input_channels // 16, input_channels // 4), nn.Sigmoid() ) # 使用SiLU激活函数 self.silu = nn.SiLU(inplace=True) # 调整解码器的输入通道，使用亚像素卷积上采样 self.decoder1 = DecoderBottleneck( in_channels=input_channels // 4, out_channels=out_channels * 4, skip_channels=out_channels * 4, # 对应x3 scale_factor=2 ) self.decoder2 = DecoderBottleneck( in_channels=out_channels * 4, out_channels=out_channels * 2, skip_channels=out_channels * 2, # 对应x2 scale_factor=2 ) self.decoder3 = DecoderBottleneck( in_channels=out_channels * 2, out_channels=out_channels, skip_channels=out_channels, # 对应x1 scale_factor=2 ) self.decoder4 = DecoderBottleneck( in_channels=out_channels, out_channels=out_channels // 2, skip_channels=0, # 无跳跃连接 scale_factor=2 ) # 最终输出层 self.conv1 = nn.Conv2d(out_channels // 2, class_num, kernel_size=1) def forward(self, x, x1, x2, x3): identity = self.shortcut(x) # 主处理路径 out = self.refine_conv1(x) out = self.refine_bn1(out) out = self.silu(out) out = self.refine_conv2(out) out = self.refine_bn2(out) # 通道注意力机制 channel_weights = self.channel_att(out) channel_weights = channel_weights.view(out.size(0), -1, 1, 1) out = out * channel_weights # 残差连接 out = out + identity x = self.silu(out) # 解码过程（使用亚像素卷积上采样） x = self.decoder1(x, x3) # 上采样2倍 + 拼接x3 x = self.decoder2(x, x2) # 上采样2倍 + 拼接x2 x = self.decoder3(x, x1) # 上采样2倍 + 拼接x1 x = self.decoder4(x) # 最终上采样（无跳跃连接） return self.conv1(x) class TransUnet(nn.Module): def __init__(self, img_dim, in_channels, out_channels, head_num, mlp_dim, block_num, patch_dim, class_num): super().__init__() self.encoder = Encoder(img_dim, in_channels, out_channels, head_num, mlp_dim, block_num, patch_dim) self.decoder = Decoder(out_channels, class_num) def forward(self, x): x, x1, x2, x3 = self.encoder(x) x = self.decoder(x, x1, x2, x3) return x if __name__ == "__main__": device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" transunet = TransUnet(img_dim=128, in_channels=3, out_channels=128, head_num=4, mlp_dim=512, block_num=8, patch_dim=16, class_num=1).to(device) print("模型结构测试") print("=" * 50) # 测试输入 x = torch.randn(4, 3, 128, 128).to(device) print(f"输入尺寸: {x.shape}") # 通过编码器 encoder_output, x1, x2, x3 = transunet.encoder(x) print(f"编码器输出尺寸: {encoder_output.shape}") print(f"中间特征尺寸: x1={x1.shape}, x2={x2.shape}, x3={x3.shape}") # 通过解码器 pred = transunet.decoder(encoder_output, x1, x2, x3) print(f"解码器输出尺寸: {pred.shape}") print("=" * 50) # 测试模型整体 pred = transunet(x) print(f"完整模型输出尺寸: {pred.shape}") # 打印各层参数数量 total_params = sum(p.numel() for p in transunet.parameters()) print(f"模型总参数数: {total_params / 1e6:.2f}M") 分析这个代码的底层逻辑，她是图像分割任务，找出解包裹相位图中相位最大值处出现白斑的原因

x = F.interpolate(x, scale_factor=2, mode='bilinear') x = nn.Conv2d(64, 32, 3, padding=1)(x) return x #### 4. 后处理模块 python # 检查相位解包裹后处理 def postprocess(unwrapped_phase): # ...

import torch.nn as nn import torch class swish(nn.Module): def forward(self, x): return x * torch.sigmoid(x) class Bi_FPN(nn.Module): def __init__(self, length): super().__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.ones(length, dtype=torch.float32), requires_grad=True) self.swish = swish() self.epsilon = 0.0001 def forward(self, x): weights = self.weight / (torch.sum(self.swish(self.weight), dim=0) + self.epsilon) # 权重归一化处理 weighted_feature_maps = [weights[i] * x[i] for i in range(len(x))] stacked_feature_maps = torch.stack(weighted_feature_maps, dim=0) result = torch.sum(stacked_feature_maps, dim=0) return result

self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest') self.downsample = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) # 双向连接模块 self.top_down_blocks = nn.ModuleList([ ...

给你我的模块： ## 上采样 class C2Up(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1): super().__init__() self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.pre_conv = nn.Conv2d(self.in_channels, self.in_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False) self.up_seq = nn.Sequential( nn.Upsample(scale_factor=2, mode="nearest"), Conv(self.in_channels, self.in_channels, kernel_size, stride, p=kernel_size // 2, g=self.in_channels, act=True), ) self.post_conv = nn.Conv2d(self.in_channels, self.out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False) @staticmethod def channel_shuffle(x): batchsize, num_channels, height, width = x.size() channels_per_group = num_channels // 2 x = x.view(batchsize, 2, channels_per_group, height, width) x = torch.transpose(x, 1, 2).contiguous() return x.view(batchsize, -1, height, width) def forward(self, x): x = self.pre_conv(x) x = self.up_seq(x) x = self.channel_shuffle(x) x = self.post_conv(x) return x ## 下采样 class Down_dwt(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super().__init__() self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels ## 初始化离散小波变换，J=1表示变换的层数，mode='zero'表示填充模式，使用'Haar'小波 self.wt = DWTForward(J=1, mode='zero', wave='haar') self.post_conv = nn.Sequential( Conv(self.in_channels * 4, self.out_channels, 1, 1, act=True), ) def forward(self, x): # 小波下采样 yL, yH = self.wt(x) y_HL = yH[0][:, :, 0, :, :] # 水平高频 y_LH = yH[0][:, :, 1, :, :] # 垂直高频 y_HH = yH[0][:, :, 2, :, :] # 对角高频 x = torch.cat([yL, y_HL, y_LH, y_HH], dim=1) x = self.post_conv(x) return x ## 中间层 class C3k2_CBAM(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super().__init__() mid_channels = out_channels // 2 self.conv1 = Conv(in_channels, mid_channels, 1, 1, act=True) self.bottleneck1 = GhostBottleneck(mid_channels, mid_channels) self.bottleneck2 = GhostBottleneck(mid_channels, mid_channels) self.bottleneck3 = GhostBottleneck(mid_channels, mid_channels) self.cbam = CBAM(2 * mid_channels) self.conv_final = Conv(2 * mid_channels, out_channels, 1, g=4) def forward(self, x): branch1 = self.conv1(x) out = self.bottleneck1(branch1) out = self.bottleneck2(out) out = self.bottleneck3(out) fused = torch.cat([branch1, out], dim=1) cbam_out = self.cbam(fused) return self.conv_final(cbam_out) ## trans class Linear_Attention(nn.Module): def __init__(self, embed_dim, num_heads=8): super().__init__() self.attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim, num_heads) self.norm = nn.LayerNorm(embed_dim) def forward(self, x): B, C, H, W = x.shape x = x.reshape(B, C, H * W).permute(2, 0, 1) ## [H*W, B, C] attn_output, _ = self.attention(x, x, x) x = x + attn_output x = self.norm(x) x = x.permute(1, 2, 0).reshape(B, C, H, W) return x class DSFFN(nn.Module): def __init__(self, embed_dim, expansion_ratio=4): super().__init__() expanded_dim = embed_dim * expansion_ratio self.ffn = nn.Sequential( nn.Conv2d(embed_dim, expanded_dim, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False), nn.GELU(), nn.Conv2d(expanded_dim, embed_dim, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False), ) self.norm = nn.LayerNorm(embed_dim) def forward(self, x): residual = x x = self.ffn(x) x = x + residual x = self.norm(x) return x class ETrLayer(nn.Module): def __init__(self, embed_dim, num_heads=8, expansion_ratio=4): super().__init__() self.attention = Linear_Attention(embed_dim, num_heads) self.ffn = DSFFN(embed_dim, expansion_ratio) def forward(self, x): x = self.attention(x) x = self.ffn(x) return x 给你我的yaml文件： backbone: # [from, repeats, module, args] - [ -1, 1, Conv, [ 64, 3, 2 ] ] # 0-P1/2 - [ -1, 1, Conv, [ 128, 3, 2, 1, 2 ] ] # 1-P2/4 - [ -1, 2, C3k2, [ 256, False, 0.25 ] ] # 2 - [ -1, 1, Conv, [ 256, 3, 2, 1, 4 ] ] # 3-P3/8 - [ -1, 2, C3k2, [ 512, False, 0.25 ] ] #4 - [ -1, 1, Conv, [ 512, 3, 2 ] ] # 5-P4/16 - [ -1, 4, A2C2f, [ 512, True, 4 ] ] # 6 - [ -1, 1, Conv, [ 1024, 3, 2 ] ] # 7-P5/32 - [ -1, 4, A2C2f, [ 1024, True, 1 ] ] # 8 # YOLO12-turbo head head: - [ -1, 1, C2Up, [ 1024, 512 ] ] # 9 - [ [ -1, 6 ], 1, Concat, [ 1 ] ] # 10 cat backbone P4 - [ -1, 2, C3k2_CBAM, [ 1024, 512 ] ] # 11 - [ -1, 1, C2Up, [ 512, 256 ] ] # 12 - [ [ -1, 4 ], 1, Concat, [ 1 ] ] # 13 cat backbone P3 - [ -1, 2, C3k2_CBAM, [ 512, 256 ] ] # 14 - [ -1, 1, C2Up, [ 256, 128 ] ] # 15 - [ [ -1, 2 ], 1, Concat, [ 1 ] ] # 16 cat backbone P2 - [ -1, 2, C3k2_CBAM, [ 256, 128 ] ] # 17 out1 - [ -1, 1, Down_dwt, [ 128, 256 ] ] # 18 - [ [ -1, 14 ], 1, Concat, [ 1 ] ] # 19 cat head #14 - [ -1, 1, ETrLayer, [ 256, 8 ] ] # 20 out2 - [ -1, 1, Down_dwt, [ 256, 512 ] ] # 21 - [ [ -1, 11 ], 1, Concat, [ 1 ] ] # 22 cat head #11 - [ -1, 1, ETrLayer, [ 512, 8 ] ] # 23 out3 - [ -1, 1, Down_dwt, [ 512, 1024 ] ] # 24 - [ [ -1, 8 ], 1, Concat, [ 1 ] ] # 25 - [ -1, 1, ETrLayer, [ 1024, 8 ] ] # 26 out4 - [ [ 17, 20, 23, 26 ], 1, Detect, [ nc ] ] # 27 Detect(P2, P3, P4, P5) 给你我的解析函数中的片段代码： if m is C2Up: # in_channels 自动推理，out_channels 直接用yaml c1 = ch[f] c2 = args[0] kernel_size = args[1] if len(args) > 1 else 3 stride = args[2] if len(args) > 2 else 1 args = [c1, c2, kernel_size, stride] if m is Down_dwt: c1 = ch[f] c2 = args[0] args = [c1, c2] if m is C3k2_CBAM: c1 = ch[f] c2 = args[0] args = [c1, c2] if m is ETrLayer: embed_dim = args[0] num_heads = args[1] if len(args) > 1 else 8 # 保证 embed_dim 能被 num_heads 整除 if embed_dim % num_heads != 0: for nh in range(min(embed_dim, num_heads), 0, -1): if embed_dim % nh == 0: num_heads = nh break expansion_ratio = args[2] if len(args) > 2 else 4 args = [embed_dim, num_heads, expansion_ratio] 根据上面我给你滴内容，来解决一下下面的报错问题，尽量不要动模块内容，其他两个你可以修改，如果是在没有办法了，就修改吧： Traceback (most recent call last): File "E:\MyCode\YOLO\ultralytics-main\train.py", line 6, in <module> model = YOLO('E:/MyCode/YOLO/ultralytics-main/ultralytics/cfg/models/12/yolo12_change_neck.yaml') ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "E:\MyCode\YOLO\ultralytics-main\ultralytics\models\yolo\model.py", line 79, in __init__ super().__init__(model=model, task=task, verbose=verbose) File "E:\MyCode\YOLO\ultralytics-main\ultralytics\engine\model.py", line 149, in __init__ self._new(model, task=task, verbose=verbose) File "E:\MyCode\YOLO\ultralytics-main\ultralytics\engine\model.py", line 261, in _new self.model = (model or self._smart_load("model"))(cfg_dict, verbose=verbose and RANK == -1) # build model ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "E:\MyCode\YOLO\ultralytics-main\ultralytics\nn\tasks.py", line 422, in __init__ m.stride = torch.tensor([s / x.shape[-2] for x in _forward(torch.zeros(1, ch, s, s))]) # forward ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "E:\MyCode\YOLO\ultralytics-main\ultralytics\nn\tasks.py", line 418, in _forward return self.forward(x)[0] if isinstance(m, (Segment, YOLOESegment, Pose, OBB)) else self.forward(x) ^^^^^^^^^^^^^^^ File "E:\MyCode\YOLO\ultralytics-main\ultralytics\nn\tasks.py", line 144, in forward return self.predict(x, *args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "E:\MyCode\YOLO\ultralytics-main\ultralytics\nn\tasks.py", line 162, in predict return self._predict_once(x, profile, visualize, embed) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "E:\MyCode\YOLO\ultralytics-main\ultralytics\nn\tasks.py", line 185, in _predict_once x = m(x) # run ^^^^ File "D:\Anaconda\envs\yolov12\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "E:\MyCode\YOLO\ultralytics-main\ultralytics\nn\modules\conv.py", line 682, in forward return torch.cat(x, self.d) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 17 but got size 16 for tensor number 1 in the list.

upsampled = F.interpolate(f3, scale_factor=2, mode='nearest') 这样上采样后，尺寸应该是40x40（假设f3是20x20）。 但是，如果原始特征图尺寸是奇数，上采样后可能不是整数，所以最好使用size参数指定目标...

class SilentFaceDetector: def __init__(self, device_id='cpu', model_dir='weights/anti_spoof_models'): self.models = [] self.params = [] for i, model_name in enumerate(os.listdir(model_dir)): if i not in wanted_model

self.up_sample_layer = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest') # Fallback option self.model = SomePretrainedModel() self.model.load_state_dict(state_dict) #### 3. 学习率调度器的相关注意...

self.upsample

self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest') def forward(self, x): return self.upsample(x) 2. **双线性插值（Bilinear Interpolation）** 双线性插值利用周围四个像素计算目标位置...

(style) hcq_donghonglai@f940780da57b:~/multi_pose_vton-main$ kill -9 3493 bash: kill: (3493) - No such process (style) hcq_donghonglai@f940780da57b:~/multi_pose_vton-main$ torchrun --nproc_per_node=1 --master_port=29502 train_warping.py --batchSize 1 Distributed Training Mode. /public/home/hcq_donghonglai/.conda/envs/style/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/functional.py:4065: UserWarning: Default grid_sample and affine_grid behavior has changed to align_corners=False since 1.3.0. Please specify align_corners=True if the old behavior is desired. See the documentation of grid_sample for details. warnings.warn( /public/home/hcq_donghonglai/.conda/envs/style/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/functional.py:4003: UserWarning: Default grid_sample and affine_grid behavior has changed to align_corners=False since 1.3.0. Please specify align_corners=True if the old behavior is desired. See the documentation of grid_sample for details. warnings.warn( Traceback (most recent call last): File "train_warping.py", line 196, in <module> fake_c, _ = G1.forward(clothes, cloth_label, skeleton) File "/public/home/hcq_donghonglai/.conda/envs/style/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/parallel/distributed.py", line 886, in forward output = self.module(*inputs[0], **kwargs[0]) File "/public/home/hcq_donghonglai/.conda/envs/style/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/public/home/hcq_donghonglai/multi_pose_vton-main/models/networks.py", line 147, in forward up7 = self.up7(conv6) File "/public/home/hcq_donghonglai/.conda/envs/style/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/public/home/hcq_donghonglai/.conda/envs/style/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/container.py", line 141, in forward input = module(input) File "/public/home/hcq_donghonglai/.conda/envs/style/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/public/home/hcq_donghonglai/.conda/envs/style/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/upsampling.py", line 141, in forward return F.interpolate(input, self.size, self.scale_factor, self.mode, self.align_corners) File "/public/home/hcq_donghonglai/.conda/envs/style/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/functional.py", line 3712, in interpolate return torch._C._nn.upsample_nearest2d(input, output_size, scale_factors) RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 32.00 MiB (GPU 0; 39.59 GiB total capacity; 1.03 GiB already allocated; 4.19 MiB free; 1.06 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 4229) of binary: /public/home/hcq_donghonglai/.conda/envs/style/bin/python这个跟上面时是一段报错信息，我是分成两次告诉你的，根据这段报错和上面那段报错，请给我修改方案

- 错误发生在 G1.forward 的 up7 = self.up7(conv6) 层，可能是上采样层（如 nn.Upsample）导致显存激增。 - **修改建议**：替换上采样层为更轻量级的操作（如 nn.ConvTranspose2d）或降低缩放因子。 - *...

image 1/2 /home/yuhang/yolov5/inference/images/bus.jpg: Traceback (most recent call last): File "detect.py", line 172, in <module> detect() File "detect.py", line 73, in detect pred = model(img, augment=opt.augment)[0] File "/home/yuhang/.conda/envs/pytorch/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "/home/yuhang/yolov5/models/yolo.py", line 116, in forward return self.forward_once(x, profile) # single-scale inference, train File "/home/yuhang/yolov5/models/yolo.py", line 136, in forward_once x = m(x) # run File "/home/yuhang/.conda/envs/pytorch/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "/home/yuhang/.conda/envs/pytorch/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/upsampling.py", line 157, in forward recompute_scale_factor=self.recompute_scale_factor) File "/home/yuhang/.conda/envs/pytorch/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1614, in __getattr__ raise AttributeError("'{}' object has no attribute '{}'".format( AttributeError: 'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'

x = torch.nn.functional.interpolate(x, scale_factor=2, mode='nearest') 这将使用最近邻插值方法对x进行上采样。 请注意，这只是一个示例解决方案，具体取决于你的代码实现和需求。你可能需要根据你的...

YOLOv5 2021-4-11 torch 2.0.1+cpu CPU Fusing layers... Model Summary: 213 layers, 7225885 parameters, 0 gradients image 1/28 C:\yolov5\yolov5-5.0\.github\date\images\1270.jpg_wh860.jpg: Traceback (most recent call last): File "C:\yolov5\yolov5-5.0\detect.py", line 178, in <module> detect() File "C:\yolov5\yolov5-5.0\detect.py", line 72, in detect pred = model(img, augment=opt.augment)[0] File "C:\Users\16370\anaconda3\envs\2020\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "C:\yolov5\yolov5-5.0\models\yolo.py", line 123, in forward return self.forward_once(x, profile) # single-scale inference, train File "C:\yolov5\yolov5-5.0\models\yolo.py", line 139, in forward_once x = m(x) # run File "C:\Users\16370\anaconda3\envs\2020\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "C:\Users\16370\anaconda3\envs\2020\lib\site-packages\torch\nn\modules\upsampling.py", line 157, in forward recompute_scale_factor=self.recompute_scale_factor) File "C:\Users\16370\anaconda3\envs\2020\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1614, in __getattr__ raise AttributeError("'{}' object has no attribute '{}'".format( AttributeError: 'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'

x = nn.Upsample(size=None, scale_factor=2, mode='nearest', recompute_scale_factor=True)(x) 替换为： python x = nn.Upsample(size=None, scale_factor=2, mode='nearest')(x) 即移除对 recompute_...

[INFO] YoloV5目标检测-程序启动 [INFO] 开始YoloV5模型加载 YOLOv5 🚀 7290c16 torch 2.0.0+nv23.05 CUDA:0 (Orin, 7337.03125MB) Fusing layers... Model Summary: 224 layers, 7266973 parameters, 0 gradients Traceback (most recent call last): File "/home/unitree/yolov5_d435i_detection/rstest.py", line 199, in <module> model = YoloV5(yolov5_yaml_path='config/yolov5s.yaml') File "/home/unitree/yolov5_d435i_detection/rstest.py", line 76, in __init__ self.init_model() File "/home/unitree/miniforge3/envs/li123/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 115, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/home/unitree/yolov5_d435i_detection/rstest.py", line 101, in init_model _ = model(img_torch.half() File "/home/unitree/miniforge3/envs/li123/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "/home/unitree/yolov5_d435i_detection/models/yolo.py", line 126, in forward return self._forward_once(x, profile, visualize) # single-scale inference, train File "/home/unitree/yolov5_d435i_detection/models/yolo.py", line 149, in _forward_once x = m(x) # run File "/home/unitree/miniforge3/envs/li123/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "/home/unitree/miniforge3/envs/li123/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/upsampling.py", line 157, in forward recompute_scale_factor=self.recompute_scale_factor) File "/home/unitree/miniforge3/envs/li123/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1614, in __getattr__ raise AttributeError("'{}' object has no attribute '{}'".format( AttributeError: 'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'

self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest', recompute_scale_factor=True) # 修改后： self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest') 2. **降级PyTorch版本（可选）*...

/root/miniconda3/envs/Mobile-Seed-main-yuan/lib/python3.8/site-packages/mmcv/__init__.py:20: UserWarning: On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove components related to the training process and add a data transformation module. In addition, it will rename the package names mmcv to mmcv-lite and mmcv-full to mmcv. See https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/docs/en/compatibility.md for more details. warnings.warn( load checkpoint from local path: /root/work_dirs/MS_tiny_camvid/20250321_004606/latest.pth /root/miniconda3/envs/Mobile-Seed-main-yuan/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/functional.py:3722: UserWarning: nn.functional.upsample is deprecated. Use nn.functional.interpolate instead. warnings.warn("nn.functional.upsample is deprecated. Use nn.functional.interpolate instead.") Traceback (most recent call last): File "/root/demo/image_demo.py", line 155, in <module> main() File "/root/demo/image_demo.py", line 138, in main get_palette(args.palette), File "/root/mmseg/core/evaluation/class_names.py", line 305, in get_palette raise ValueError(f'Unrecognized dataset: {dataset}') ValueError: Unrecognized dataset: camvid

: 参考interpolate函数定义：def interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None): : 参考mmdet/models/losses/cross_entropy_loss.py中的类别定义模式

Traceback (most recent call last): File "D:\Sogou\yolov12-main\train.py", line 6, in <module> model = YOLO(model=r'D:\Sogou\yolov12-main\yolov12.yaml') ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Sogou\yolov12-main\ultralytics\models\yolo\model.py", line 23, in __init__ super().__init__(model=model, task=task, verbose=verbose) File "D:\Sogou\yolov12-main\ultralytics\engine\model.py", line 146, in __init__ self._new(model, task=task, verbose=verbose) File "D:\Sogou\yolov12-main\ultralytics\engine\model.py", line 257, in _new self.model = (model or self._smart_load("model"))(cfg_dict, verbose=verbose and RANK == -1) # build model ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Sogou\yolov12-main\ultralytics\nn\tasks.py", line 337, in __init__ m.stride = torch.tensor([s / x.shape[-2] for x in _forward(torch.zeros(1, ch, s, s))]) # forward ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Sogou\yolov12-main\ultralytics\nn\tasks.py", line 335, in _forward return self.forward(x)[0] if isinstance(m, (Segment, Pose, OBB)) else self.forward(x) ^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Sogou\yolov12-main\ultralytics\nn\tasks.py", line 113, in forward return self.predict(x, *args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Sogou\yolov12-main\ultralytics\nn\tasks.py", line 131, in predict return self._predict_once(x, profile, visualize, embed) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Sogou\yolov12-main\ultralytics\nn\tasks.py", line 152, in _predict_once x = m(x) # run ^^^^ File "D:\LBY\envs\yolov12\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1553, in _wrapped_call_impl return self._call_impl(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\LBY\envs\yolov12\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1562, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Sogou\yolov12-main\ultralytics\nn\modules\block.py", line 1426, in forward combined = torch.cat([enhanced_detail, shape_fused], dim=1) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 22 but got size 64 for tensor number 1 in the list.

nn.Upsample(scale_factor=max(strides)//s, mode='nearest'), nn.Conv2d(in_ch, out_ch, 1) ) for s in strides ]) #### 步骤5：添加调试钩子 python # 在train.py中添加 def feature_size_hook(module...

- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]] - [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4 - [-1, 2, C3k2_GhostModule, [512, False]] # 13 - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]] - [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3 - [-1, 2, C3k2_GhostModule, [256, False]] # 16 (P3/8-small) - [-1, 1, GSConv, [256, 3, 2]] - [[-1, 13], 1, Concat, [1]] # cat head P4 - [-1, 2, C3k2_GhostModule, [512, False]] # 19 (P4/16-medium) - [-1, 1, GSConv, [512, 3, 2]] - [[-1, 10], 1, Concat, [1]] # cat head P5 - [-1, 2, C3k2_GhostModule, [1024, True]] # 22 (P5/32-large) - [[16, 19, 22], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5) ，优化网络结构，为了增强模型对小目标检测的能力，增加P2层，去掉P5层。展示优化后的网络结构图

P3_Upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest') P3_Concat = Concat([C2, P3_Upsample(C3)], dim=1) # 通道数需匹配[^2] 3. **移除P5相关组件** 删除原配置文件中与P5层相关的所有连接和...

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license # RT-DETR-l object detection model with P3-P5 outputs. For details see https://docs.ultralytics.com/models/rtdetr # Parameters nc: 80 # number of classes scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n-cls.yaml' will call yolov8-cls.yaml with scale 'n' # [depth, width, max_channels] l: [1.00, 1.00, 1024] # From BiliBili 魔鬼面具 backbone: # [from, repeats, module, args] - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2 - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4 - [-1, 1, C2f, [128]] - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8 - [-1, 1, C2f, [256]] - [-1, 1, Conv, [384, 3, 2]] # 5-P4/16 - [-1, 1, C2f_SMAFB_CGLU, [384]] - [-1, 1, Conv, [384, 3, 2]] # 7-P5/32 - [-1, 3, C2f_SMAFB_CGLU, [384]] head: - [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, 1, False]] # 9 input_proj.2 - [-1, 1, AIFI, [1024, 8]] # 10 - [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]] # 11, Y5, lateral_convs.0 - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] # 12 - [6, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, 1, False]] # 13 input_proj.1 - [[-2, -1], 1, Concat, [1]] # 14 - [-1, 3, RepC3, [256, 0.5]] # 15, fpn_blocks.0 - [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]] # 16, Y4, lateral_convs.1 - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] # 17 - [4, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, 1, False]] # 18 input_proj.0 - [[-2, -1], 1, Concat, [1]] # 19 cat backbone P4 - [-1, 3, RepC3, [256, 0.5]] # X3 (20), fpn_blocks.1 - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 21, downsample_convs.0 - [[-1, 16], 1, Concat, [1]] # 22 cat Y4 - [-1, 3, RepC3, [256, 0.5]] # F4 (23), pan_blocks.0 - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 24, downsample_convs.1 - [[-1, 11], 1, Concat, [1]] # 25 cat Y5 - [-1, 3, RepC3, [256, 0.5]] # F5 (26), pan_blocks.1 - [[20, 23, 26], 1, RTDETRDecoder, [nc, 256, 300, 4, 8, 3]] # Detect(P3, P4, P5) 把这个的backbone和下面的head缝合# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license # RT-DETR-l object detection model with P3-P5 outputs. For details see https://docs.ultralytics.com/models/

x_high = F.interpolate(x_high, scale_factor=2, mode='bilinear') x = torch.cat([x_low, x_high], dim=1) return self.conv(x) ### 二、Head集成设计 1. **预测头结构** 包含分类分支和回归分支，每个...

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宾馆预约系统是一个典型的在线服务应用，它允许用户通过互联网平台预定宾馆房间。这种系统通常包含多个模块，比如用户界面、房态管理、预订处理、支付处理和客户评价等。从技术层面来看，构建一个宾馆预约系统涉及到众多的IT知识和技术细节，下面将详细说明。 ### 标题知识点 - 宾馆预约系统 #### 1. 系统架构设计 宾馆预约系统作为一个完整的应用，首先需要进行系统架构设计，决定其采用的软件架构模式，如B/S架构或C/S架构。此外，系统设计还需要考虑扩展性、可用性、安全性和维护性。一般会采用三层架构，包括表示层、业务逻辑层和数据访问层。 #### 2. 前端开发 前端开发主要负责用户界面的设计与实现，包括用户注册、登录、房间搜索、预订流程、支付确认、用户反馈等功能的页面展示和交互设计。常用的前端技术栈有HTML, CSS, JavaScript, 以及各种前端框架如React, Vue.js或Angular。 #### 3. 后端开发 后端开发主要负责处理业务逻辑，包括用户管理、房间状态管理、订单处理等。后端技术包括但不限于Java (使用Spring Boot框架), Python (使用Django或Flask框架), PHP (使用Laravel框架)等。 #### 4. 数据库设计 数据库设计对系统的性能和可扩展性至关重要。宾馆预约系统可能需要设计的数据库表包括用户信息表、房间信息表、预订记录表、支付信息表等。常用的数据库系统有MySQL, PostgreSQL, MongoDB等。 #### 5. 网络安全 网络安全是宾馆预约系统的重要考虑因素，包括数据加密、用户认证授权、防止SQL注入、XSS攻击、CSRF攻击等。系统需要实现安全的认证机制，比如OAuth或JWT。 #### 6. 云服务和服务器部署 现代的宾馆预约系统可能部署在云平台上，如AWS, Azure, 腾讯云或阿里云。在云平台上，系统可以按需分配资源，提高系统的稳定性和弹性。 #### 7. 付款接口集成 支付模块需要集成第三方支付接口，如支付宝、微信支付、PayPal等，需要处理支付请求、支付状态确认、退款等业务。 #### 8. 接口设计与微服务 系统可能采用RESTful API或GraphQL等接口设计方式，提供服务的微服务化，以支持不同设备和服务的接入。 ### 描述知识点 - 这是我个人自己做的　请大家帮忙修改哦 #### 个人项目经验与团队合作 描述中的这句话暗示了该宾馆预约系统可能是由一个个人开发者创建的。个人开发和团队合作在软件开发流程中有着显著的不同。个人开发者需要关注的方面包括项目管理、需求分析、代码质量保证、测试和部署等。而在团队合作中，每个成员会承担不同的职责，需要有效的沟通和协作。 #### 用户反馈与迭代 描述还暗示了该系统目前处于需要外部反馈和修改的阶段。这表明系统可能还处于开发或测试阶段，需要通过用户的实际使用反馈来不断迭代改进。 ### 标签知识点 - 200 #### 未提供信息 “200”这个标签可能指的是HTTP状态码中表示请求成功（OK）的200状态码。但是，由于没有提供更多的上下文信息，无法进一步分析其在本例中的具体含义。 ### 压缩包子文件的文件名称列表知识点 - 1111 #### 文件命名与管理 “1111”这个文件名称可能是一个版本号、日期标记或者是一个简单的标识符。文件命名应当遵循一定的规则，以确保文件的可追溯性和管理的便利性。在软件开发过程中，合理组织文件和版本控制（如使用Git）是必不可少的。 综上所述，宾馆预约系统的开发是一项复杂的工程，它涉及前后端的开发、数据库设计、系统安全、接口设计等多个方面。开发者在开发过程中需要不断学习和应用各类IT知识，以确保系统能够安全、高效、稳定地运行。而对于个人开发项目，如何合理利用有限资源、高效地管理和优化项目过程也是至关重要的。
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