hrnet网络后面增加胶囊网络结构重新构建新模型，要怎么在hrnet源码基础上改代码

在 HRNet 源码基础上增加胶囊网络结构，需要进行以下步骤：

1. 首先，需要导入 PyTorch 中的胶囊网络模块，代码如下：

   import torch.nn.functional as F
   from torch import nn
   from capsule_layer import CapsuleLayer

这里假设胶囊网络模块的代码已经存在于 `capsule_layer.py` 文件中。

2. 打开 `hrnet.py` 文件，找到 `HRNet` 类的构造函数 `__init__(self, cfg, **kwargs)`。

3. 在该函数中，找到 `self.layer4 = self._make_layer(Bottleneck, 3, 2048, 1)` 这一行代码，这是 HRNet 的最后一个残差块。

4. 在这一行代码下面添加胶囊网络层，代码如下：

   self.caps_layer = CapsuleLayer(num_capsules=10, num_routes=2048, in_channels=32, out_channels=16)

这里假设胶囊网络的输入通道数为 32，输出通道数为 16，胶囊数量为 10。你可以根据实际需要调整这些参数。

5. 在 `forward(self, x)` 函数中，将输入 x 通过 HRNet 的前几层卷积层处理后，将其输入到胶囊网络层，然后将胶囊网络层的输出输入到最后一个残差块中，最后输出。代码如下：

   x = self.conv1(x)
   x = self.bn1(x)
   x = self.relu(x)
   x = self.maxpool(x)

   x = self.layer1(x)
   x = self.layer2(x)
   x = self.layer3(x)

   x = self.caps_layer(x)
   x = F.relu(x)

   x = self.layer4(x)

   x = self.avgpool(x)
   x = x.view(x.size(0), -1)
   x = self.fc(x)
   return x

这里的 `self.fc` 是模型的输出层，可以根据实际需要调整其输入和输出维度。

6. 保存修改后的 `hrnet.py` 文件和 `capsule_layer.py` 文件，重新运行模型训练或测试的代码，即可使用新增的胶囊网络结构。