输出为[B, C, H, W] == [batch_size , 768, 14, 14 ]
时间: 2023-11-06 17:05:48 浏览: 85
这个输出的维度为 $[batch\_size, C, H, W]$,其中 $batch\_size$ 表示批量大小,$C$ 表示通道数,$H$ 和 $W$ 分别表示输出特征图的高度和宽度。对于这个具体的输出,它的通道数为 $768$,表示模型最后一层的输出特征维度为 $768$,输出特征图的大小为 $14\times 14$。这个输出通常可以作为分类任务的输入,也可以作为目标检测、语义分割等任务的中间特征表示。
相关问题
我DETR模型输出结果为outputs,包含pred_logits与pred_boxes,pred_logits的shape为(2,100,5),pred_boxes的shape为(2,100,4)。其中batch为2,num_class为5。我的可视化代码如下,请指出错误: # for output bounding box post-processing def box_cxcywh_to_xyxy(x): x_c, y_c, w, h = x.unbind(1) b = [(x_c - 0.5 * w), (y_c - 0.5 * h), (x_c + 0.5 * w), (y_c + 0.5 * h)] return torch.stack(b, dim=1) def rescale_bboxes(out_bbox, size): img_w, img_h = size b = box_cxcywh_to_xyxy(out_bbox) b = b * torch.tensor([img_w, img_h, img_w, img_h], dtype=torch.float32) return b probas = outputs['pred_logits'].softmax(-1)[:, :, :-1] # 2x100x4 # keep = probas.max(-1).values > 0.7 # 100 keep = probas.max(-1)[0].to(torch.int64) # 2x100 # convert boxes from [0; 1] to image scales bboxes_scaled = rescale_bboxes(outputs['pred_boxes'][keep], x.shape[2:]) pred_class = probas[keep] pred_box = bboxes_scaled print(pred_class.shape) print(pred_box.shape)
在你的可视化代码中,没有明确指定`x`是什么。假设`x`是输入图像,你需要在代码的开头加载图像并将其转换为Tensor格式。以下是更完整的示例代码,修正了上述问题:
```python
import torch
import torchvision.transforms as T
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载图像并将其转换为Tensor格式
image = Image.open('image.jpg')
transform = T.Compose([T.ToTensor()])
x = transform(image).unsqueeze(0)
# 这里假设x是输入图像的Tensor格式,例如(1, 3, H, W)
# for output bounding box post-processing
def box_cxcywh_to_xyxy(x):
x_c, y_c, w, h = x.unbind(1)
b = [(x_c - 0.5 * w), (y_c - 0.5 * h),
(x_c + 0.5 * w), (y_c + 0.5 * h)]
return torch.stack(b, dim=1)
def rescale_bboxes(out_bbox, size):
img_w, img_h = size
b = box_cxcywh_to_xyxy(out_bbox)
b = b * torch.tensor([img_w, img_h, img_w, img_h], dtype=torch.float32)
return b
outputs = {'pred_logits': torch.randn(2, 100, 5), 'pred_boxes': torch.randn(2, 100, 4)}
probas = outputs['pred_logits'].softmax(-1)[:, :, :-1] # 2x100x4
keep = probas.max(-1)[0].to(torch.int64) # 2x100
bboxes_scaled = rescale_bboxes(outputs['pred_boxes'][keep], x.shape[2:])
pred_class = probas[keep]
pred_box = bboxes_scaled
print(pred_class.shape)
print(pred_box.shape)
```
请注意,这只是一个示例代码,需要根据你的实际情况进行适当修改。
import torch in_channels, out_channels = 5, 10 width, height = 100, 100 kernel_size = 3 #默认转为3*3,最好用奇数正方形 #在pytorch中的数据处理都是通过batch来实现的 #因此对于C*W*H的三个维度图像,在代码中实际上是一个B(batch)*C*W*H的四个维度的图像 batch_size = 1 #生成一个四维的随机数 input = torch.randn(batch_size, in_channels, width, height) #Conv2d需要设定,输入输出的通道数以及卷积核尺寸 conv_layer = torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=kernel_size) output = conv_layer(input) print(input.shape) print(output.shape) print(conv_layer.weight.shape)
torch.nn.Conv2d是PyTorch中用于二维卷积操作的类。在你给出的代码中,首先定义了输入图像的通道数in_channels为5,输出图像的通道数out_channels为10。然后定义了输入图像的宽度width和高度height都为100。接下来定义了卷积核的尺寸kernel_size为3。
在PyTorch中,数据处理通常通过批处理(batch)来进行。因此,对于一个形状为C*W*H的图像,在代码中实际上表示为一个形状为B*C*W*H的四维图像,其中B表示批处理大小。在你的代码中,将批处理大小batch_size设置为1。
接下来,通过torch.randn函数生成一个四维的随机数作为输入input,其形状为1*5*100*100。然后使用torch.nn.Conv2d创建了一个卷积层conv_layer,输入通道数为5,输出通道数为10,卷积核尺寸为3*3。最后,将输入input传递给卷积层conv_layer进行卷积操作,得到输出output。
打印出input.shape可以看到输入图像的形状为torch.Size([1, 5, 100, 100]),即批处理大小为1,通道数为5,宽度和高度都为100。打印出output.shape可以看到输出图像的形状为torch.Size([1, 10, 98, 98]),即批处理大小为1,通道数为10,宽度和高度分别为98。打印出conv_layer.weight.shape可以看到卷积层的权重形状为torch.Size([10, 5, 3, 3]),即输出通道数为10,输入通道数为5,卷积核尺寸为3*3。