YOLO项目笔记

第1章 模块结构

1.1 Downsample + BatchNorm + LeakyReLU模块

def DBL(c1, c2, k=1, s=1, p=None, act=True):"""构建一个标准卷积块：Conv2d + BatchNorm2d + (可选)LeakyReLU参数:c1: 输入通道数c2: 输出通道数k: 卷积核大小 (kernel size)s: 步长 (stride)p: 填充 (padding)，若为 None 则自动计算为 (k-1)//2act: 是否添加 LeakyReLU 激活函数"""if p is None:p = (k - 1) // 2  # 自动 padding，保持尺寸不变（same padding）layers = [nn.Conv2d(c1, c2, kernel_size=k, stride=s, padding=p, bias=False),nn.BatchNorm2d(c2)]if act:layers.append(nn.LeakyReLU(0.1, inplace=True))return nn.Sequential(*layers)

第xxx章 参考文献

参考文档