class NormedLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes): super().__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(feat_dim, num_classes)) self.weight.data.uniform_(-1, 1).renorm_(2, 1, 1e-5).mul_(1e5) def forward(self, x): return F.normalize(x, dim=1).mm(F.normalize(self.weight, dim=0)) class LearnableWeightScalingLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_norm = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) def forward(self, x): return self.classifier(x) * self.learned_norm class DisAlignLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_magnitude = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) self.learned_margin = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_classes)) self.confidence_layer = nn.Linear(feat_dim, 1) torch.nn.init.constant_(self.confidence_layer.weight, 0.1) def forward(self, x): output = self.classifier(x) confidence = self.confidence_layer(x).sigmoid() return (1 + confidence * self.learned_magnitude) * output + confidence * self.learned_margin class MLP_ConClassfier(nn.Module): def __init__(self): super(MLP_ConClassfier, self).__init__() self.num_inputs, self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3, self.num_outputs \ = 41, 512, 128, 32, 5 self.num_proj_hidden = 32 self.mlp_conclassfier = nn.Sequential( nn.Linear(self.num_inputs, self.num_hiddens_1), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3), ) self.fc1 = torch.nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_proj_hidden) self.fc2 = torch.nn.Linear(self.num_proj_hidden, self.num_hiddens_3) self.linearclassfier = nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_outputs) self.NormedLinearclassfier = NormedLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs) self.DisAlignLinearclassfier = DisAlignLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True) self.LearnableWeightScalingLinearclassfier = LearnableWeightScalingLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True)

这段代码定义了一个名为MLP_ConClassfier的神经网络模型，它包含了多个子模块，包括三个不同的分类器：NormedLinearclassfier、DisAlignLinearclassfier和LearnableWeightScalingLinearclassfier。这些分类器都是基于输入特征进行分类的，并且使用不同的方法来实现分类功能。此外，该模型还包含了一个MLP网络，用于将输入特征映射到更高维的特征空间中。该模型的输入特征维度为41，输出类别数为5。

相关问题

给出class-agnostic模块作用于faster_RCNN目标检测的pytorch示例代码，并给出注释

以下是一个示例代码，展示了如何在 Faster R-CNN 目标检测器中使用 class-agnostic 模块：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torchvision.models.detection.faster_rcnn import FastRCNNPredictor


class ClassAgnosticModule(nn.Module):
    """
    实现 class-agnostic 模块的 PyTorch 模型类。
    """

    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(ClassAgnosticModule, self).__init__()

        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels)

    def forward(self, x):
        # x 的形状为 [batch_size, channels, height, width]。
        # 将 x 的形状转换为 [batch_size, channels, height * width]。
        x = x.view(x.size(0), x.size(1), -1)

        # 计算特征图的均值和方差。
        feat_mean = torch.mean(x, dim=2, keepdim=True)
        feat_var = torch.var(x, dim=2, keepdim=True)

        # 将均值和方差传递给 BatchNorm2d 层。
        x = self.bn(self.conv(x - feat_mean) / torch.sqrt(feat_var + 1e-5))

        # 将 x 的形状还原为 [batch_size, channels, height, width]。
        x = x.view(x.size(0), x.size(1), -1)
        x = x.view(x.size(0), x.size(1), *feat_size)

        return x


# 创建 Faster R-CNN 目标检测器模型。
model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)

# 获取 Faster R-CNN 模型的分类器。
in_features = model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features
classifier = FastRCNNPredictor(in_features, num_classes)

# 将 class-agnostic 模块添加到 Faster R-CNN 模型的分类器中。
classifier.cls_score = nn.Sequential(
    ClassAgnosticModule(in_features, in_features // 2),
    nn.ReLU(inplace=True),
    classifier.cls_score
)

# 更新 Faster R-CNN 模型的分类器。
model.roi_heads.box_predictor.cls_score = classifier

该代码中定义了一个 `ClassAgnosticModule` 类，该类实现了 class-agnostic 模块的前向传递逻辑。该模块将输入特征图的每个像素点的类别信息去除，只保留位置信息，从而使模型更加鲁棒。

在主函数中，首先创建了一个 Faster R-CNN 目标检测器模型，并获取了其分类器。然后，定义了一个新的分类器，将 class-agnostic 模块添加到其中，并使用新的分类器更新 Faster R-CNN 模型的分类器，从而创建了一个使用 class-agnostic 模块的 Faster R-CNN 目标检测器模型。