利用pytorch框架设计基于DPN模型的图像检测与分类输出坐标。大小和种类，并给出相应训练代码和测试代码

这是一个比较复杂的任务，需要花费一定的时间和精力。以下是一个简单的示例，仅供参考。

首先，需要安装 PyTorch 和 torchvision：

pip install torch torchvision

然后，需要下载 COCO 数据集和相应的注释文件，这里使用 COCO 2017 数据集。

mkdir data
cd data
wget http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip
wget http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip
unzip train2017.zip
unzip annotations_trainval2017.zip

接下来，需要定义模型。这里使用 DPN92，可以通过 torchvision.models.dpn 包来获取。由于我们需要输出坐标、大小和种类，因此需要在模型的基础上添加一些额外的层。

import torch.nn as nn
import torchvision.models.dpn as dpn

class ImageDetector(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(ImageDetector, self).__init__()
        self.backbone = dpn.dpn92(pretrained=True)
        self.conv = nn.Conv2d(2688, num_classes * 5, kernel_size=1)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        x = self.backbone.features(x)
        x = self.conv(x)
        x = x.view(x.size(0), -1, 5)
        x = self.sigmoid(x)
        return x

这里的 num_classes 表示分类的类别数量，每个物体会输出 5 个值，分别是 x 坐标、y 坐标、宽度、高度和类别。

接下来，需要定义数据集和数据加载器。这里使用 PyTorch 内置的 COCO 数据集类，可以通过 torchvision.datasets.coco 包来获取。

import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.datasets import CocoDetection

class CocoDataset(CocoDetection):
    def __init__(self, root, annFile, transform=None, target_transform=None):
        super(CocoDataset, self).__init__(root, annFile, transform, target_transform)

    def __getitem__(self, index):
        img, target = super(CocoDataset, self).__getitem__(index)
        boxes = []
        labels = []
        for obj in target:
            boxes.append(obj['bbox'])
            labels.append(obj['category_id'])
        return self.transform(img), (torch.tensor(boxes), torch.tensor(labels))

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225))
])

train_dataset = CocoDataset(
    root='./data/train2017',
    annFile='./data/annotations/instances_train2017.json',
    transform=transform
)

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

注意，这里的 DataLoader 会输出一个元组，第一个元素是输入的图像，第二个元素是一个元组，包含了所有物体的坐标和类别。

接下来，需要定义损失函数和优化器，并进行训练。这里使用 BCEWithLogitsLoss 作为损失函数，使用 Adam 作为优化器。

import torch.optim as optim

model = ImageDetector(num_classes=80)
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, (inputs, targets) in enumerate(train_loader, 0):
        optimizer.zero_grad()

        outputs = model(inputs)
        targets = targets.permute(1, 0, 2).float()
        loss = criterion(outputs, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:
            print(f'[{epoch + 1}, {i + 1}] loss: {running_loss / 100:.3f}')
            running_loss = 0.0

最后，可以使用测试集来测试模型的性能。这里使用 COCO 2017 验证集。

val_dataset = CocoDataset(
    root='./data/val2017',
    annFile='./data/annotations/instances_val2017.json',
    transform=transform
)

val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

with torch.no_grad():
    for inputs, targets in val_loader:
        outputs = model(inputs)
        for i in range(len(outputs)):
            boxes, labels = targets[i]
            pred_boxes, pred_labels = outputs[i].max(dim=1)
            print(f'Ground-truth: {boxes}, {labels}')
            print(f'Prediction: {pred_boxes}, {pred_labels}')

以上是一个简单的示例，实际上还有很多细节需要注意，比如数据增强、模型调参等。希望这个示例对你有所帮助。