急急急！！！！！！！！！！！！！各位大佬，想问一下args【】参数的意义

Question

这是yolov4  keras版本的代码，在将网络改为四种尺度后，args【0】 的形状变为【？？？24】，正常的话应该为【？？？18】，从但是不知道这个参数是什么意思？求大佬指教

 

源代码地址：https://github.com/Ma-Dan/keras-yolo4

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

根据你提供的信息，这个问题涉及到修改Yolov4模型网络结构，导致args[0]的形状变化的问题。args[0]通常表示网络输入的形状，例如[batch_size, input_height, input_width, num_channels]。在正常情况下，Yolov4的网络输入应该是[batch_size, height, width, num_channels]，其中height和width分别代表输入图片的高度和宽度，num_channels表示输入图片的通道数。 根据你的描述，由于将网络改为四种尺度后，导致args[0]的形状变为[?,?,?,24]。这说明网络的输入通道数变为了24，而不是原本的18。因此，可能在修改网络结构时，增加了一些新的卷积层或者特征融合操作，导致输入通道数增加了。 为了解决这个问题，你需要检查你对Yolov4网络结构所做的修改，特别是在四种尺度上的操作，确保输入通道数是正确的。另外，你也需要检查网络的最后一层输出，确保输出维度和目标预测特征一致。 下面是一个例子代码，演示如何修改Yolov4的网络结构，在args[0]的形状变为[?,?,?,18]的情况下：

import keras
# 定义Yolov4的网络结构
input_shape = (None, None, 3) # 输入形状为[batch_size, height, width, num_channels]
inputs = keras.layers.Input(input_shape)
x = keras.layers.Conv2D(32, (3,3), padding='same')(inputs)
x = keras.layers.Conv2D(64, (3,3), padding='same')(x)
...
outputs = keras.layers.Conv2D(18, (1,1))(x) # 输出形状为[batch_size, height, width, 18]
model = keras.models.Model(inputs, outputs)
model.summary()

希望以上回答对你有所帮助。如果还有其他问题，请随时提出。谢谢！