传送带下料口堵塞识别检测算法

class C2(nn.Module):
    # CSP Bottleneck with 2 convolutions
    def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):  # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion
        super().__init__()
 		# 假设输入的x大小是(b,c1,w,h)
        self.c = int(c2 * e)  # hidden channels e=0.5,对输出通道进行平分。
        self.cv1 = Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1) # cv1的大小是（b,c2,w,h）
        self.cv2 = Conv(2 * self.c, c2, 1)  # optional act=FReLU(c2)
        # self.attention = ChannelAttention(2 * self.c)  # or SpatialAttention()   #此处可以使用空间注意力或者跨通道的注意力机制。
        self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck(self.c, self.c, shortcut, g, k=((3, 3), (3, 3)), e=1.0) for _ in range(n)))  # a通过n个串联的Bottleneck后的到m,m的大小是（b,c,w,h）

    def forward(self, x):
        a, b = self.cv1(x).split((self.c, self.c), 1)# 对cv进行在维度1进行平分，a和b的大小都是(b,c,w,h)
        return self.cv2(torch.cat((self.m(a), b), 1)) # 把m和b在维度1进行cat后，大小是（b,c2,w,h）。最终通过cv2,大小是（b,c2,w,h）

class C2f(nn.Module):
    # CSP Bottleneck with 2 convolutions
    def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5):  # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion
        super().__init__()
        # 假设输入的x大小是(b,c1,w,h)
        self.c = int(c2 * e)  # hidden channels
        self.cv1 = Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1) # cv1的大小是(b,c2,w,h)
        self.cv2 = Conv((2 + n) * self.c, c2, 1)  # optional act=FReLU(c2)
        self.m = nn.ModuleList(Bottleneck(self.c, self.c, shortcut, g, k=((3, 3), (3, 3)), e=1.0) for _ in range(n)) # n个Bottleneck组成的ModuleList,可以把m看做是一个可迭代对象

    def forward(self, x):
        y = list(self.cv1(x).split((self.c, self.c), 1))
        # cv1的大小是(b,c2,w,h)，对cv1在维度1等分成两份（假设分别是a和b），a和b的大小均是(b,c2/2,w,h)。此时y=[a,b]。
        y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)
        # 然后对列表y中的最后一个张量b输入到ModuleList中的第1个bottleneck里，得到c,c的大小是(b,c2/2,w,h)。然后把c也加入y中。此时y=[a,b,c]
        # 重复上述操作n次（因为是n个bottleneck），最终得到的y列表中一共有n+2个元素。
        return self.cv2(torch.cat(y, 1)) 
        # 对列表y中的张量在维度1进行连接，得到的张量大小是(b,(n+2)*c2/2,w,h)。
        # 最终通过cv2,输出张量的大小是(b,c2,w,h)

class ChannelAttention(nn.Module):
    # Channel-attention module https://github.com/open-mmlab/mmdetection/tree/v3.0.0rc1/configs/rtmdet
    def __init__(self, channels: int) -> None:
        super().__init__()
        self.pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) # 自适应平均池化后，大小为(b,c,1,1)
        self.fc = nn.Conv2d(channels, channels, 1, 1, 0, bias=True)
        self.act = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        return x * self.act(self.fc(self.pool(x)))

class SpatialAttention(nn.Module):
    # Spatial-attention module
    def __init__(self, kernel_size=7):
        super().__init__()
        assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7'  # kernel size 的大小必须是3或者7
        padding = 3 if kernel_size == 7 else 1  # 当kernel_size是7时，padding=3; 当kernel_size是3时，padding=1
        self.cv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False)
        self.act = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        return x * self.act(self.cv1(torch.cat([torch.mean(x, 1, keepdim=True), torch.max(x, 1, keepdim=True)[0]], 1)))