class conv_block(nn.Module): def __init__(self, ch_in, ch_out): super(conv_block, self).__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(ch_in, ch_out, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(ch_out), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(ch_out, ch_out, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(ch_out), nn.ReLU(inplace=True) ) def forward(self, x): x = self.conv(x) return x class SqueezeAttentionBlock(nn.Module): def __init__(self, ch_in, ch_out): super(SqueezeAttentionBlock, self).__init__() self.avg_pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv = conv_block(ch_in, ch_out) self.conv_atten = conv_block(ch_in, ch_out) self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=2) def forward(self, x): # print(x.shape) x_res = self.conv(x) # print(x_res.shape) y = self.avg_pool(x) # print(y.shape) y = self.conv_atten(y) # print(y.shape) y = self.upsample(y) # print(y.shape, x_res.shape) return (y * x_res) + y

时间: 2024-01-30 11:02:46 浏览: 185
这段代码定义了两个模块：conv_block和SqueezeAttentionBlock。conv_block是一个基本的卷积块，包含两个3x3的卷积层和一个ReLU激活函数。SqueezeAttentionBlock是一个用于对特征图进行注意力加权的模块，包含了一个平均池化层，一个卷积块用于学习注意力权重，一个上采样层用于将池化后的特征图恢复到原始尺寸，并通过乘法将注意力权重应用到原始特征图上。这两个模块都是由nn.Module派生而来，用于构造神经网络的基本组件。
相关问题

class AttU_Net(nn.Module): def __init__(self, img_ch=3, output_ch=1): super(AttU_Net, self).__init__() self.Maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.Conv1 = conv_block(ch_in=img_ch, ch_out=64) self.Conv2 = conv_block(ch_in=64, ch_out=128) self.Conv3 = conv_block(ch_in=128, ch_out=256) self.Conv4 = conv_block(ch_in=256, ch_out=512) self.Conv5 = conv_block(ch_in=512, ch_out=1024) self.Up5 = up_conv(ch_in=1024, ch_out=512) self.Att5 = Attention_block(F_g=512, F_l=512, F_int=256) self.Up_conv5 = conv_block(ch_in=1024, ch_out=512) self.Up4 = up_conv(ch_in=512, ch_out=256) self.Att4 = Attention_block(F_g=256, F_l=256, F_int=128) self.Up_conv4 = conv_block(ch_in=512, ch_out=256) self.Up3 = up_conv(ch_in=256, ch_out=128) self.Att3 = Attention_block(F_g=128, F_l=128, F_int=64) self.Up_conv3 = conv_block(ch_in=256, ch_out=128) self.Up2 = up_conv(ch_in=128, ch_out=64) self.Att2 = Attention_block(F_g=64, F_l=64, F_int=32) self.Up_conv2 = conv_block(ch_in=128, ch_out=64) self.Conv_1x1 = nn.Conv2d(64, output_ch, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.sigmoid = nn.Sigmoid()

这段代码定义了一个名为AttU_Net的PyTorch模型。它是一个基于U-Net的改进模型，用于图像分割任务。模型的输入通道数为img_ch，输出通道数为output_ch。 在初始化函数中，首先定义了一个MaxPool2d层，用于下采样操作。 接下来，通过conv_block函数定义了五个卷积块（self.Conv1到self.Conv5），每个卷积块包含一个卷积层和批归一化层。 然后，定义了四个上采样操作（self.Up5到self.Up2），每个上采样操作包含一个上采样层和一个卷积块。 在每个上采样操作后，使用Attention_block模块（self.Att5到self.Att2）对特征图进行注意力计算。 最后，通过一个1x1的卷积层（self.Conv_1x1）将通道数变为output_ch，并使用Sigmoid函数进行输出。 这个AttU_Net模型的设计主要是在U-Net的基础上添加了注意力机制，以提升分割性能。

class small_basic_block(nn.Module): def __init__(self, ch_in, ch_out): super(small_basic_block, self).__init__() self.block = nn.Sequential( nn.Conv2d(ch_in, ch_out // 4, kernel_size=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(ch_out // 4, ch_out // 4, kernel_size=(3, 1), padding=(1, 0)), nn.ReLU(), nn.Conv2d(ch_out // 4, ch_out // 4, kernel_size=(1, 3), padding=(0, 1)), nn.ReLU(), nn.Conv2d(ch_out // 4, ch_out, kernel_size=1), ) def forward(self, x): return self.block(x)

这是一个关于神经网络的问题，我可以回答。这段代码定义了一个名为 small_basic_block 的类，它继承自 nn.Module。该类包含一个构造函数 __init__ 和一个前向传播函数 forward。构造函数接受两个参数 ch_in 和 ch_out，分别表示输入通道数和输出通道数。在构造函数中，该类定义了一个 nn.Sequential 对象，其中包含了四个卷积层和四个 ReLU 激活函数。前向传播函数接受一个输入张量 x，并将其传递给 nn.Sequential 对象进行处理，最终返回处理后的结果。
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conv_encoder.rar_conv_encoder_convolution_encoder

这个“conv_encoder.rar”压缩包文件包含一个名为“conv_encoder.m”的MATLAB源代码文件，很显然，这是一段用于实现卷积编码的代码。 卷积编码的核心原理在于利用一组称为转移函数或生成器矩阵的参数，通过滑动窗口...

# New module: utils.pyimport torchfrom torch import nnclass ConvBlock(nn.Module): """A convolutional block consisting of a convolution layer, batch normalization layer, and ReLU activation.""" def __init__(self, in_chans, out_chans, drop_prob): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_chans, out_chans, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_chans) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.dropout = nn.Dropout2d(p=drop_prob) def forward(self, x): x = self.conv(x) x = self.bn(x) x = self.relu(x) x = self.dropout(x) return x# Refactored U-Net modelfrom torch import nnfrom utils import ConvBlockclass UnetModel(nn.Module): """PyTorch implementation of a U-Net model.""" def __init__(self, in_chans, out_chans, chans, num_pool_layers, drop_prob, pu_args=None): super().__init__() PUPS.__init__(self, *pu_args) self.in_chans = in_chans self.out_chans = out_chans self.chans = chans self.num_pool_layers = num_pool_layers self.drop_prob = drop_prob # Calculate input and output channels for each ConvBlock ch_list = [chans] + [chans * 2 ** i for i in range(num_pool_layers - 1)] in_chans_list = [in_chans] + [ch_list[i] for i in range(num_pool_layers - 1)] out_chans_list = ch_list[::-1] # Create down-sampling layers self.down_sample_layers = nn.ModuleList() for i in range(num_pool_layers): self.down_sample_layers.append(ConvBlock(in_chans_list[i], out_chans_list[i], drop_prob)) # Create up-sampling layers self.up_sample_layers = nn.ModuleList() for i in range(num_pool_layers - 1): self.up_sample_layers.append(ConvBlock(out_chans_list[i], out_chans_list[i + 1] // 2, drop_prob)) self.up_sample_layers.append(ConvBlock(out_chans_list[-1], out_chans_list[-1], drop_prob)) # Create final convolution layer self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(out_chans_list[-1], out_chans_list[-1] // 2, kernel_size=1), nn.Conv2d(out_chans_list[-1] // 2, out_chans, kernel_size=1), nn.Conv2d(out_chans, out_chans, kernel_size=1), ) def forward(self, x): # Down-sampling path encoder_outs = [] for layer in self.down_sample_layers: x = layer(x) encoder_outs.append(x) x = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)(x) # Bottom layer x = self.conv(x) # Up-sampling path for i, layer in enumerate(self.up_sample_layers): x = nn.functional.interpolate(x, scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True) x = torch.cat([x, encoder_outs[-(i + 1)]], dim=1) x = layer(x) # Final convolution layer x = self.conv2(x) return x

1. 将 ConvBlock 提取到了 utils.py 中，以便在 U-Net 中复用。 2. 在 U-Net 模型的 forward 方法中，使用了 ModuleList 对 down-sampling 和 up-sampling 层进行了封装，使得代码更加简洁和易于扩展。 3. 使用了 ...

怎么融合 class CAA(nn.Module): def __init__(self, ch, h_kernel_size=11, v_kernel_size=11) -> None: super().__init__() self.avg_pool = nn.AvgPool2d(7, 1, 3) self.conv1 = Conv(ch, ch) self.h_conv = nn.Conv2d(ch, ch, (1, h_kernel_size), 1, (0, h_kernel_size // 2), 1, ch) self.v_conv = nn.Conv2d(ch, ch, (v_kernel_size, 1), 1, (v_kernel_size // 2, 0), 1, ch) self.conv2 = Conv(ch, ch) self.act = nn.Sigmoid() def forward(self, x): attn_factor = self.act(self.conv2(self.v_conv(self.h_conv(self.conv1(self.avg_pool(x)))))) return attn_factor * x class C2PSA_CAA(nn.Module): """ C2PSA module with attention mechanism for enhanced feature extraction and processing. This module implements a convolutional block with attention mechanisms to enhance feature extraction and processing capabilities. It includes a series of PSABlock modules for self-attention and feed-forward operations. Attributes: c (int): Number of hidden channels. cv1 (Conv): 1x1 convolution layer to reduce the number of input channels to 2*c. cv2 (Conv): 1x1 convolution layer to reduce the number of output channels to c. m (nn.Sequential): Sequential container of PSABlock modules for attention and feed-forward operations. Methods: forward: Performs a forward pass through the C2PSA module, applying attention and feed-forward operations. Notes: This module essentially is the same as PSA module, but refactored to allow stacking more PSABlock modules. Examples: >>> c2psa = C2PSA(c1=256, c2=256, n=3, e=0.5) >>> input_tensor = torch.randn(1, 256, 64, 64) >>> output_tensor = c2psa(input_tensor) """ def __init__(self, c1, c2, n=1, e=0.5): """Initializes the C2PSA module with specified input/output channels, number of layers, and expansion ratio.""" super().__init__() assert c1 == c2 self.c = int(c1 * e)

self.fusion_conv = nn.Conv2d(2*in_channels, in_channels, kernel_size=1) def forward(self, x): caa_out = self.caa(x) c2psa_out = self.c2psa(x) fused = torch.cat([caa_out, c2psa_out], dim=1) ...

class LocalBottleNeck(nn.Module): def __init__(self): super(LocalBottleNeck, self).__init__() self.conv1 = self._make_branch(1024) self.conv2 = self._make_branch(1024) self.conv3 = self._make_branch(1024) self.down1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(3072, 1024, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(1024), nn.Conv2d(1024, 1024, 3, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(1024), nn.ReLU(), nn.Conv2d(1024, 2048, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(2048) ) self.down2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(3072, 2048, 3, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(2048), ) self.final = nn.Sequential( ResidualBlock(2048, 2048), ResidualBlock(2048, 2048), ) def _make_branch(self, out_ch): return nn.Sequential( nn.Conv2d(768, out_ch, 1), Conv_LayerNorm(out_ch), nn.Conv2d(out_ch, out_ch, 3, 1, 1, bias=False), Conv_LayerNorm(out_ch), ) def forward(self, feats): feats1 = self.conv1(feats[0]) feats2 = self.conv2(feats[1]) feats3 = self.conv3(feats[2]) fused = torch.concat([feats1, feats2, feats3], dim=1) fused = F.relu(self.down1(fused) + self.down2(fused)) return self.final(fused)这段代码用于将vitbase输入的第2、6、10层[1, 768, 14, 14]特征融合输出[1, 2048, 7, 7]最终用来还原widresnet50的特征，请你改写这段代码，提升还原精度

self.shortcut = nn.Conv2d(in_ch, out_ch, 1) if in_ch != out_ch else nn.Identity() def forward(self, x): shortcut = self.shortcut(x) x = self.conv1(F.silu(self.norm1(x))) x = self.conv2(F.silu...

import torchimport torch.nn as nnfrom torch.nn import initfrom resnet import resnet50, resnet18class Normalize(nn.Module):def __init__(self, power=2):super(Normalize, self).__init__()self.power = powerdef forward(self, x):norm = x.pow(self.power).sum(1, keepdim=True).pow(1. / self.power)out = x.div(norm)return outclass Non_local(nn.Module):def __init__(self, in_channels, reduc_ratio=2):super(Non_local, self).__init__()self.in_channels = in_channelsself.inter_channels = reduc_ratio//reduc_ratioself.g = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=self.in_channels, out_channels=self.inter_channels, kernel_size=1, stride=1,padding=0),)self.W = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=self.inter_channels, out_channels=self.in_channels,kernel_size=1, stride=1, padding=0),nn.BatchNorm2d(self.in_channels),)nn.init.constant_(self.W[1].weight, 0.0)nn.init.constant_(self.W[1].bias, 0.0)self.theta = nn.Conv2d(in_channels=self.in_channels, out_channels=self.inter_channels,kernel_size=1, stride=1, padding=0)self.phi = nn.Conv2d(in_channels=self.in_channels, out_channels=self.inter_channels,kernel_size=1, stride=1, padding=0)def forward(self, x):''':param x: (b, c, t, h, w):return:'''batch_size = x.size(0)g_x = self.g(x).view(batch_size, self.inter_channels, -1)g_x = g_x.permute(0, 2, 1)theta_x = self.theta(x).view(batch_size, self.inter_channels, -1)theta_x = theta_x.permute(0, 2, 1)phi_x = self.phi(x).view(batch_size, self.inter_channels, -1)f = torch.matmul(theta_x, phi_x)N = f.size(-1)# f_div_C = torch.nn.functional.softmax(f, dim=-1)f_div_C = f / Ny = torch.matmul在这个代码上改进成双流网络 将网络的第一层浅层卷积块独立 分别提取可见光和红外图像的信息 后四层深层卷积块共享 提取不同模态的行人共享特征 在第三层和第四层之间加入CMA模块 第五层之后加入PAM模块 后面不用改变的完整的模型代码

class ConvBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, ...

class LocalBottleNeck(nn.Module): def init(self): super(LocalBottleNeck, self).init() self.conv1 = self._make_branch(1024) self.conv2 = self._make_branch(1024) self.conv3 = self._make_branch(1024) self.down1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(3072, 1024, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(1024), nn.Conv2d(1024, 1024, 3, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(1024), nn.ReLU(), nn.Conv2d(1024, 2048, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(2048) ) self.down2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(3072, 2048, 3, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(2048), ) self.final = nn.Sequential( ResidualBlock(2048, 2048), ResidualBlock(2048, 2048), ) def _make_branch(self, out_ch): return nn.Sequential( nn.Conv2d(768, out_ch, 1), Conv_LayerNorm(out_ch), nn.Conv2d(out_ch, out_ch, 3, 1, 1, bias=False), Conv_LayerNorm(out_ch), ) def forward(self, feats): feats1 = self.conv1(feats[0]) feats2 = self.conv2(feats[1]) feats3 = self.conv3(feats[2]) fused = torch.concat([feats1, feats2, feats3], dim=1) fused = F.relu(self.down1(fused) + self.down2(fused)) return self.final(fused)这段代码用于将vitbase输入的第2、6、10层[1, 768, 14, 14]特征融合输出[1, 2048, 7, 7]最终用来还原widresnet50的特征，请你改写这段代码，提升还原精度，要求给出完整的代码实现，不要自己提出模块，尽量使用新颖有效经过检验的高效模块，方便论文书写，给出使用理由

def __init__(self, in_ch, out_ch, reduction=16): super().__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_ch, out_ch, 3, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_ch), nn.ReLU(inplace=True), ...

class BottConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, mid_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, bias=True): super(BottConv, self).__init__() self.pointwise_1 = nn.Conv2d(in_channels, mid_channels, 1, bias=bias) self.depthwise = nn.Conv2d(mid_channels, mid_channels, kernel_size, stride, padding, groups=mid_channels, bias=False) self.pointwise_2 = nn.Conv2d(mid_channels, out_channels, 1, bias=False) def forward(self, x): x = self.pointwise_1(x) x = self.depthwise(x) x = self.pointwise_2(x) return x 我要把这个卷积替换yolov8的backbone中的conv，帮我写一下task.py里面的parse_model以及yaml文件

class BottConv(nn.Module): """自定义带残差连接的瓶颈卷积""" def __init__(self, c1, c2, k=3, s=1, p=None, g=1, act=True): super().__init__() hidden_dim = c2 // 2 self.conv1 = Conv(c1, hidden_dim, ...

class Conv(nn.Module): """Standard convolution with args(ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups, dilation, activation).""" default_act = nn.SiLU() # default activation def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True): """Initialize Conv layer with given arguments including activation.""" super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False) self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity() def forward(self, x): """Apply convolution, batch normalization and activation to input tensor.""" return self.act(self.bn(self.conv(x))) def forward_fuse(self, x): """Apply convolution and activation without batch normalization.""" return self.act(self.conv(x)) self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c_ * 4, c2, 1, 1)输入输出通道的关系，距离说明

还要注意用户之前的提问是关于代码结构分层的，现在深入到具体模块的通道关系，可能需要联系之前的解释，说明这种模块化设计如何让通道管理更清晰，比如Conv类在conv.py中的定义被不同block重复使用，保持一致性。...

class MYDiscriminator(nn.Module): def init(self): super().init() self.model = nn.Sequential( spectral_norm(nn.Conv2d(3, 64, 4, 2, 1)), # 输入尺寸：H x W -> H/2 x W/2 nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), spectral_norm(nn.Conv2d(64, 128, 4, 2, 1)), # H/2 x W/2 -> H/4 x W/4 nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), spectral_norm(nn.Conv2d(128, 256, 4, 2, 1)), # H/4 x W/4 -> H/8 x W/8 nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), # ##后两层取消谱归一化（增强判别能力） # nn.Conv2d(256, 512, 4, 1, 1), # nn.LeakyReLU(0.2), # nn.Conv2d(512, 1, 4, 1, 1) # 移除非必要的Sigmoid spectral_norm(nn.Conv2d(256, 512, 4, 1, 1)), # 保持空间分辨率 nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), spectral_norm(nn.Conv2d(512, 1, 4, 1, 1)), # 最终输出特征图 nn.Sigmoid() ) self.output_shape = None def forward(self, x): x = self.model(x) if self.output_shape is None: self.output_shape = x.shape[1:] # 记录特征图维度 return x 我在进行cyclegan水下模糊图像增强，增强出的图片与原图区别不大，如何提高判别器的能力，对该判别器进行优化，并将其完整的使用要求代码逻辑写一下

def conv_block(in_ch, out_ch, kernel=4, stride=2, padding=1, norm=True): conv = nn.Conv2d(in_ch, out_ch, kernel, stride, padding) if use_sn: conv = spectral_norm(conv) block = [conv] if norm: ...

class InvertedResidual_SE(nn.Module): """改进型倒残差块（CVPR 2023 GD-MobileNetV3设计）""" def __init__(self, inp, oup, stride, expand_ratio, reduction=4): super().__init__() self.stride = stride assert stride in [1, 2] hidden_dim = int(round(inp * expand_ratio)) self.use_res_connect = self.stride == 1 and inp == oup # 动态卷积选择（CVPR 2023改进） if expand_ratio == 1: self.conv = nn.Sequential( # 深度可分离卷积 nn.Conv2d(hidden_dim, hidden_dim, 3, stride, 1, groups=hidden_dim, bias=False), nn.BatchNorm2d(hidden_dim), h_swish(), # SE模块（改进压缩比） SELayer(hidden_dim, reduction=reduction), # 逐点卷积 nn.Conv2d(hidden_dim, oup, 1, 1, 0, bias=False), nn.BatchNorm2d(oup), ) else: self.conv = nn.Sequential( # 升维 nn.Conv2d(inp, hidden_dim, 1, 1, 0, bias=False), nn.BatchNorm2d(hidden_dim), h_swish(), # 深度可分离卷积 nn.Conv2d(hidden_dim, hidden_dim, 3, stride, 1, groups=hidden_dim, bias=False), nn.BatchNorm2d(hidden_dim), # SE模块（带门控机制） GatedSELayer(hidden_dim, reduction=reduction), h_swish(), # 降维 nn.Conv2d(hidden_dim, oup, 1, 1, 0, bias=False), nn.BatchNorm2d(oup), ) def forward(self, x): if self.use_res_connect: return x + self.conv(x) else: return self.conv(x)该模块函数输入参数只支持5个，但yoloV5中运行时会多添加一个参数，又由于yaml文件中配置的参数是[-1, 3, InvertedResidual_SE, [24, 3, 2, 4, 0.25]，会导致入参过多的问题

其中Conv模块的__init__可能定义为def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True)，即第一个参数是输入通道数c1，第二个是输出通道数c2，后面的参数是其他配置。因此，当parse_model解析时，输入通道...

class CSP_PTB(nn.Module): """CSP-PTB(Partially Transformer Block).""" def __init__(self, c1, c2, n=1, tcr=0.25, shortcut=False, g=1, e=0.5): """Initialize CSP bottleneck layer with two convolutions with arguments ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion. """ super().__init__() self.c = int(c2 * e) # hidden channels self.cv1 = Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1) self.cv2 = Conv((2 + n) * self.c, c2, 1) # optional act=FReLU(c2) self.m = nn.ModuleList(PartiallyTransformerBlock(self.c, tcr, shortcut=shortcut) for _ in range(n)) def forward(self, x): """Forward pass through C2f layer.""" y = list(self.cv1(x).chunk(2, 1)) y.extend(m(y[-1]) for m in self.m) return self.cv2(torch.cat(y, 1)) def forward_split(self, x): """Forward pass using split() instead of chunk().""" y = list(self.cv1(x).split((self.c, self.c), 1)) y.extend(m(y[-1]) for m in self.m) return self.cv2(torch.cat(y, 1))细说

class CSP_PTB(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embed_dim, hidden_dim, num_layers, dropout=0.5): super(CSP_PTB, self).__init__() # 词嵌入层 self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed...

File "D:\yolov5.7.0\yolov5\models\yolo.py", line 376, in <module> model = Model(opt.cfg).to(device) File "D:\yolov5.7.0\yolov5\models\yolo.py", line 186, in __init__ self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=[ch]) # model, savelist File "D:\yolov5.7.0\yolov5\models\yolo.py", line 320, in parse_model BottleneckCSP, C3, C3TR, C3SPP, C3Ghost, nn.ConvTranspose2d, DWConvTranspose2d, C3x,SE,Shuffle_Block,CBRM,PW_Conv, NameError: name 'SE' is not defined

class SE(nn.Module): def __init__(self, c1, r=16): super().__init__() self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(c1, c1//r, bias=False), nn.ReLU(inplace=True), nn...

WARNING ⚠️ no model scale passed. Assuming scale='n'. Traceback (most recent call last): File "E:\WanHua Industria Parkl\code\YOLOv11\newmodels\traincus.py", line 10, in <module> model = YOLO("custom_yolov12.yaml") File "D:\Anaconda\lib\site-packages\ultralytics\models\yolo\model.py", line 23, in __init__ super().__init__(model=model, task=task, verbose=verbose) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 146, in __init__ self._new(model, task=task, verbose=verbose) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\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:\Anaconda\lib\site-packages\ultralytics\nn\tasks.py", line 319, in __init__ self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=ch, verbose=verbose) # model, savelist File "D:\Anaconda\lib\site-packages\ultralytics\nn\tasks.py", line 1099, in parse_model m_ = torch.nn.Sequential(*(m(*args) for _ in range(n))) if n > 1 else m(*args) # module TypeError: __init__() takes from 2 to 3 positional arguments but 5 were given

好的，我现在要解决用户提到的YOLOv12模型训练中的TypeError错误：__init__() takes from 2 to 3 positional arguments but 5 were given。首先，我需要理解这个错误的原因。根据用户提供的引用信息，类似的错误通常...
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