在CSPDarknet53中加入Dense

在CSPDarknet53中加入Dense可以通过在网络结构中添加全局池化层和全连接层来实现。具体步骤如下：

1. 在CSPDarknet53的最后一个卷积层后添加全局池化层，将特征图压缩成一维向量。

2. 在全局池化层后添加全连接层，将特征向量映射到输出类别的维度。

3. 可以根据需要在全连接层后添加Softmax激活函数，对输出进行归一化。

下面是代码示例：

import torch.nn as nn

class CSPDenseNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(CSPDenseNet, self).__init__()
        # CSPDarknet53网络结构
        self.cspdarknet = ...
        # 添加全局池化层
        self.global_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
        # 添加全连接层
        self.fc = nn.Linear(1024, num_classes)
        # 添加Softmax激活函数
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)
        
    def forward(self, x):
        x = self.cspdarknet(x)
        x = self.global_pool(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        x = self.softmax(x)
        return x

在这个示例中，我们将输出类别数作为输入参数，以方便创建网络模型。在 `forward` 方法中，我们首先通过CSPDarknet53网络结构对输入进行处理，然后添加全局池化层和全连接层。最后，我们通过Softmax激活函数对输出进行归一化处理。