nn.adaptiveavgpool2d()参数

nn.adaptiveavgpool2d()是PyTorch中的一个函数，用于对输入进行自适应平均池化操作。它的参数是输出的大小，可以是一个整数或一个元组。如果是一个整数，则输出的大小为该整数的正方形；如果是一个元组，则输出的大小为该元组中的两个整数。该函数会自动计算输入的大小，并根据输出的大小对输入进行平均池化操作。

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nn.adaptiveavgpool2d()

nn.adaptiveavgpool2d()是PyTorch中的一个函数，用于对输入的二维张量进行自适应平均池化操作。它可以根据输入的大小自动计算池化窗口的大小和步幅，从而适应不同大小的输入。该函数的输出是一个二维张量，其形状由输出大小参数决定。

self.rpn = nn.Sequential( nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(512, 9 * 4, kernel_size=1, stride=1, padding=0), ) self.roi_pooling = nn.AdaptiveAvgPool2d((7, 7)) self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(7 * 7 * 512, 4096), nn.ReLU(), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(), nn.Linear(4096, 21), )

这段代码是一个 Faster R-CNN 神经网络模型的定义。这个模型分为三个部分：Region Proposal Network（RPN）、ROI Pooling 和分类器。

RPN 是用来生成候选区域的网络，它接受输入特征图并输出 9 个候选框及其对应的边界框回归参数。

ROI Pooling 是用来将候选框对应的特征图区域转换为固定大小的特征向量的网络。

分类器是用来对 ROI Pooling 的输出进行分类的网络，它将 ROI Pooling 的输出展平成一个向量，然后通过几个全连接层进行分类，最终输出分类结果。

这个模型的前半部分（RPN 和 ROI Pooling）被称为共享卷积层，因为这些层的输出可以被多个候选框共享。后半部分（分类器）是独立的，因为每个候选框都有自己的分类结果。