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YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-model.py

article 2025/1/27 4:05:36

model.py

ultralytics\models\yolov10\model.py

model.py

1.所需的库和模块

2.class YOLOv10(YOLO):

1.所需的库和模块

from ..yolo import YOLO
from ultralytics.nn.tasks import YOLOv10DetectionModel
from .val import YOLOv10DetectionValidator
from .predict import YOLOv10DetectionPredictor
from .train import YOLOv10DetectionTrainer

2.class YOLOv10(YOLO):

# 这段代码定义了一个名为 YOLOv10 的类，它是 YOLO 类的子类，并通过 @property 装饰器定义了一个名为 task_map 的属性，用于映射任务类型到对应的模型、训练器、验证器和预测器类。
# 定义了一个名为 YOLOv10 的类，并继承自 YOLO 类。这表明 YOLOv10 类将继承 YOLO 类的属性和方法，同时可以添加或覆盖一些特定的功能。
class YOLOv10(YOLO):
    # 这是一个 Python 装饰器，用于将一个方法定义为属性。这意味着 task_map 方法可以像访问普通属性一样被访问，而无需显式调用。
    @property
    # 定义了一个名为 task_map 的方法，它属于 YOLOv10 类的实例。 self 参数表示该方法可以访问类实例的属性和方法。
    def task_map(self):
        # 将头部映射到模型、训练器、验证器和预测器类别。
        """Map head to model, trainer, validator, and predictor classes."""
        # 返回一个字典，字典的键是任务类型（如 "detect"），值是另一个字典，包含与该任务相关的类映射。
        return {
            # 定义了一个键为 "detect" 的任务类型。这表示该映射是针对目标检测任务的。
            "detect": {
                # 在 "detect" 任务的映射中， "model" 键对应的值是 YOLOv10DetectionModel 类。这表明当任务类型为 "detect" 时，应使用 YOLOv10DetectionModel 类作为 模型 。
                "model": YOLOv10DetectionModel,
                # 在 "detect" 任务的映射中， "trainer" 键对应的值是 YOLOv10DetectionTrainer 类。这表明当任务类型为 "detect" 时，应使用 YOLOv10DetectionTrainer 类作为 训练器 。
                "trainer": YOLOv10DetectionTrainer,
                # 在 "detect" 任务的映射中， "validator" 键对应的值是 YOLOv10DetectionValidator 类。这表明当任务类型为 "detect" 时，应使用 YOLOv10DetectionValidator 类作为 验证器 。
                "validator": YOLOv10DetectionValidator,
                # 在 "detect" 任务的映射中， "predictor" 键对应的值是 YOLOv10DetectionPredictor 类。这表明当任务类型为 "detect" 时，应使用 YOLOv10DetectionPredictor 类作为 预测器 。
                "predictor": YOLOv10DetectionPredictor,
            # 结束 "detect" 任务的映射字典。
            },
        # 结束整个 task_map 属性返回的字典。
        }
# 这段代码通过定义一个 task_map 属性，为 YOLOv10 类提供了一个任务映射机制。它将任务类型（如 "detect" ）与对应的模型、训练器、验证器和预测器类关联起来。这种设计使得代码更具模块化和可扩展性，能够方便地支持不同类型的任务（如目标检测、分割等），并为每种任务分配专门的类来处理模型训练、验证和预测等功能。

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