pytorch全连接层卷积出坐标值
时间: 2023-07-11 19:12:51 浏览: 64
在 PyTorch 中,可以通过使用 nn.Linear 模块来创建全连接层。nn.Linear 可以将输入张量的每个元素与一个权重相乘,然后将所有结果相加并添加一个偏置,得到输出张量。因此,可以通过将特征图展开成向量形式,然后输入 nn.Linear 来进行全连接层的计算,最终得到坐标值。
例如,在目标检测任务中,可以使用一个全连接层来回归物体的中心点坐标和边框大小。假设特征图的大小为 (C, H, W),其中 C 是通道数,H 和 W 分别是高度和宽度。可以使用 view 函数将特征图展开成形状为 (C*H*W,) 的向量,然后输入 nn.Linear 进行计算。假设输出张量的大小为 (N, 4),其中 N 是样本数,4 表示每个样本的坐标值包括两个中心点坐标和两个边框大小,可以使用如下代码实现:
```
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super(MyModel, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, 64, kernel_size=3, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
self.fc = nn.Linear(128 * H * W, out_channels)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.conv1(x))
x = F.relu(self.conv2(x))
x = x.view(x.size(0), -1) # flatten
x = self.fc(x)
return x
```
在 forward 函数中,首先通过卷积层计算特征图,然后使用 view 函数将其展开成向量形式,最后输入全连接层进行计算。输出张量的大小为 (N, 4),其中 N 是样本数,4 表示每个样本的坐标值包括两个中心点坐标和两个边框大小。
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