mmdetection自定义头部

在mmdetection中，我们可以通过自定义头部来实现在原有模型的基础上增加新的输出层。以下是自定义头部的步骤：

1. 定义新的头部类

我们需要定义一个新的头部类，继承自mmdet.models.builder.BaseHead，实现新的前向传播逻辑和损失函数。例如，我们可以定义一个分类头部类：

import torch.nn as nn

from mmdet.models.builder import HEADS
from .loss import CrossEntropyLoss

@HEADS.register_module()
class MyClsHead(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, num_classes, loss_weight=1.0):
        super(MyClsHead, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(in_channels, num_classes)
        self.loss_cls = CrossEntropyLoss(loss_weight)

    def forward(self, x):
        cls_score = self.fc(x)
        return cls_score

    def loss(self, cls_score, labels):
        return self.loss_cls(cls_score, labels)

2. 在配置文件中添加新的头部

我们需要在模型的配置文件中添加新的头部信息，并将其与相应的特征图进行连接。例如，我们可以在配置文件中添加如下信息：

head=dict(
    type='MyClsHead',
    in_channels=256,
    num_classes=10,
    loss_weight=1.0
),

3. 加载自定义头部

最后，我们需要在代码中加载自定义头部，例如：

from mmdet.models import build_head

model = build_model(cfg.model)
cls_head = build_head(cfg.model.head)