質問編集履歴
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タイトル及びコード一式のダウンロード先URL（Git)の掲載になります
test
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@@ -1 +1 @@
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yolov3-tf2のmodels.py
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yolov3-tf2のmodels.py内の、関数YoloV3で定義された変数x_36, x_61, xへの代入されている値が分からない
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test
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@@ -4,9 +4,17 @@
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関数Darknetのreturn tf.keras.Model(inputs, (x_36, x_61, x), name=name)
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関数Darknetの【return tf.keras.Model(inputs, (x_36, x_61, x), name=name)】
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は、引き数がinputs及びoutputsと定義されています
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は、引き数がinputs及びoutputsと定義されています。
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関数YoloV3の2行目において、
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x_36, x_61, x = Darknet(name='yolo_darknet')(x)
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```
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x_36はx_36の値、x_61はx_61の値、xはxまでの値として代入されているのでしょうか。
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@@ -14,9 +22,15 @@
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下記がファイル一式のURLになります。コード内部への変更はしておらず、原文のまま掲載しております。
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一式ダウンロード先URL：https://github.com/zzh8829/yolov3-tf2
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※第一行目
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def YoloV3(size=None, channels=3, anchors=yolo_anchors,
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@@ -24,9 +38,59 @@
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x = inputs = Input([size, size, channels], name='input')
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x_36, x_61, x = Darknet(name='yolo_darknet')(x)
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x = YoloConv(512, name='yolo_conv_0')(x)
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output_0 = YoloOutput(512, len(masks[0]), classes, name='yolo_output_0')(x)
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x = YoloConv(256, name='yolo_conv_1')((x, x_61))
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output_1 = YoloOutput(256, len(masks[1]), classes, name='yolo_output_1')(x)
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x = YoloConv(128, name='yolo_conv_2')((x, x_36))
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+
output_2 = YoloOutput(128, len(masks[2]), classes, name='yolo_output_2')(x)
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if training:
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return Model(inputs, (output_0, output_1, output_2), name='yolov3')
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boxes_0 = Lambda(lambda x: yolo_boxes(x, anchors[masks[0]], classes),
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name='yolo_boxes_0')(output_0)
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boxes_1 = Lambda(lambda x: yolo_boxes(x, anchors[masks[1]], classes),
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+
name='yolo_boxes_1')(output_1)
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boxes_2 = Lambda(lambda x: yolo_boxes(x, anchors[masks[2]], classes),
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+
name='yolo_boxes_2')(output_2)
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+
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+
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outputs = Lambda(lambda x: yolo_nms(x, anchors, masks, classes),
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name='yolo_nms')((boxes_0[:3], boxes_1[:3], boxes_2[:3]))
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+
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+
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return Model(inputs, outputs, name='yolov3')
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+
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