mmdetection重写forward

在MMDetection中，每个检测模型都有一个`forward`函数，用于执行正向传播计算。如果需要修改或重写`forward`函数，可以通过以下步骤实现：

1. 创建一个新的模型类，继承自原有的模型类。

2. 在新的模型类中重写`forward`函数，实现自己的计算逻辑。

3. 在新的模型类中重写`train_step`和`val_step`函数，使其调用新的`forward`函数。

下面是一个重写`forward`函数的示例代码：

from mmdet.models import FasterRCNN

class MyFasterRCNN(FasterRCNN):
    def __init__(self, **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        # 在这里可以添加自己的模型参数

    def forward(self, img, img_metas, **kwargs):
        # 在这里重写forward函数，实现自己的计算逻辑
        x = self.backbone(img)
        # ...
        return results

    def train_step(self, data, optimizer):
        # 在这里重写train_step函数，调用新的forward函数
        img = data['img']
        img_metas = data['img_metas']
        gt_bboxes = data['gt_bboxes']
        gt_labels = data['gt_labels']
        # ...
        losses = self.forward(img, img_metas, gt_bboxes=gt_bboxes, gt_labels=gt_labels)
        loss, log_vars = self._parse_losses(losses)
        outputs = dict(loss=loss, log_vars=log_vars)
        return outputs

    def val_step(self, data, **kwargs):
        # 在这里重写val_step函数，调用新的forward函数
        img = data['img']
        img_metas = data['img_metas']
        gt_bboxes = data['gt_bboxes']
        gt_labels = data['gt_labels']
        # ...
        losses = self.forward(img, img_metas, gt_bboxes=gt_bboxes, gt_labels=gt_labels)
        loss, log_vars = self._parse_losses(losses)
        outputs = dict(loss=loss, log_vars=log_vars)
        return outputs

在这个示例代码中，我们继承了`FasterRCNN`模型类，并重写了`forward`、`train_step`和`val_step`函数。`forward`函数中，我们实现了自己的计算逻辑，并返回了检测结果。`train_step`和`val_step`函数中，我们调用了新的`forward`函数，计算出损失和日志变量，并返回结果。

需要注意的是，如果重写了`forward`函数，可能需要重新调整损失函数的参数，以适应新的检测结果。