reid任务中在resnet50后加入模块提升性能的具体代码

在ReID任务中，一种常见的提升性能的方式是在ResNet50网络的末尾加入一个全局池化层和一个全连接层，用于将图像特征映射到一个固定长度的向量空间中。具体的代码实现如下：

import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

class ResNet50(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(ResNet50, self).__init__()
        self.resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
        self.fc = nn.Linear(2048, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.resnet50.conv1(x)
        x = self.resnet50.bn1(x)
        x = self.resnet50.relu(x)
        x = self.resnet50.maxpool(x)

        x = self.resnet50.layer1(x)
        x = self.resnet50.layer2(x)
        x = self.resnet50.layer3(x)
        x = self.resnet50.layer4(x)

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

        return x

其中，`self.avgpool`是全局池化层，`self.fc`是全连接层，`num_classes`是需要分类的类别数。在`forward`函数中，首先通过ResNet50的卷积层和池化层提取图像特征，然后通过全局池化层将特征降维到一维，最后通过全连接层将特征映射到类别空间中。