解决 YOLOv5 加载模型时 ‘AttributeError Can‘t get attribute ‘SPPF‘‘ 错误的方法

解决 YOLOv5 加载模型时 ‘AttributeError: Can’t get attribute ‘SPPF’’ 错误的方法

此 AttributeError: Can't get attribute 'SPPF' 错误通常出现在尝试加载预训练的 YOLOv5 模型时，该模型的代码库与预训练模型的版本不一致。这种不匹配导致序列化模型中期望的类或属性在当前加载的代码中不存在。根据 GitHub 讨论的详细内容，这个问题主要由以下几个原因引起：

错误产生的原因：

1. 代码和模型版本不匹配：YOLOv5 代码库经常更新，如果使用的代码版本低于模型文件版本，或者代码已经被修改而与原始结构不符，就会导致加载时无法找到某些类或属性。

2. 自动下载最新模型：代码在运行时可能自动尝试下载最新版本的模型，这些新模型可能包含旧版本代码库中不存在的类或方法，如 SPPF。

具体解决方案：

1. 更新代码库：

   • 最推荐的解决方案是更新 YOLOv5 的代码库。可以通过 git pull 获取最新版本或者从 GitHub 克隆最新的代码库。这样可以确保代码库与最新的模型文件兼容。
   • 命令示例：

     git pull
     # 或者重新克隆
     git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
     

2. 使用匹配的模型版本：

   • 如果需要继续使用旧代码，可以从 YOLOv5 的 GitHub 发布页面下载与代码匹配的模型版本。例如，如果代码是 v5.0 版本，应该下载此版本对应的模型文件。
   • 链接示例：YOLOv5 v5.0 Releases

3. 修改模型下载链接：

   • 修改代码中负责下载模型的部分，使其指向旧版本的模型而不是最新版本。例如，更改 utils/google_utils.py 中相关的 API 调用，指定下载旧版本的模型。
   • 修改示例：

     response = requests.get('https://api.github.com/repos/ultralytics/yolov5/releases/tags/v5.0').json()
     

4. 添加缺失的类定义：

   • 如果问题仅仅因为缺少某个类或方法（如 SPPF），也可以直接在相应的模块中添加缺失的定义，这是一个快速的临时解决方法，特别是在对代码进行了不完全的更新的情况下。
   • 添加 SPPF 类的示例代码：

     import torch.nn as nn
     
     class SPPF(nn.Module):
         def __init__(self, c1, c2, k=5):
             super().__init__()
             self.cv1 = Conv(c1, c1 // 2, 1, 1)
             self.cv2 = Conv((c1 // 2) * 4, c2, 1, 1)
             self.m = nn.MaxPool2d(kernel_size=k, stride=1, padding=k // 2)
         
         def forward(self, x):
             x = self.cv1(x)
             y1 = self.m(x)
             y2 = self.m(y1)
             y3 = self.m(y2)
             return self.cv2(torch.cat([x, y1, y2, y3], 1))
     

这些解决方案应该能够有效地解决遇到的 AttributeError，并确保 YOLOv5 的正常运行。在处理此类问题时，更新和维护代码版本与模型文件的一致性始终是最佳实践。