faster rcnn中的分类器代码

以下是 Faster R-CNN 中分类器的部分代码：

class RoIHead(nn.Module):
    def __init__(self, n_class, roi_size, spatial_scale, classifier):
        super(RoIHead, self).__init__()

        self.classifier = classifier
        self.cls_loc = nn.Linear(4096, n_class * 4)
        self.score = nn.Linear(4096, n_class)
        normal_init(self.cls_loc, 0, 0.001)
        normal_init(self.score, 0, 0.01)

        self.n_class = n_class
        self.roi_size = roi_size
        self.spatial_scale = spatial_scale

        self.roi = RoIPool(roi_size, spatial_scale)

    def forward(self, x, rois, roi_indices):
        indices_and_rois = torch.cat([roi_indices[:, None], rois], dim=1)
        pool = self.roi(x, indices_and_rois)
        fc7 = self.classifier(pool.view(pool.size(0), -1))
        roi_cls_locs = self.cls_loc(fc7)
        roi_scores = self.score(fc7)
        return roi_cls_locs, roi_scores

其中，`n_class` 表示分类器的类别数，`roi_size` 表示 RoI 池化层的输出大小，`spatial_scale` 表示特征图与输入图像之间的比例关系，`classifier` 表示 RoI 池化层后的全连接层。

在 `forward` 方法中，首先将 RoI 的索引和坐标拼接起来，然后通过 RoI 池化层将特征图中的 RoI 提取出来，再通过全连接层将 RoI 特征映射到分类器上。最后，分别计算每个 RoI 的分类结果和位置偏移量，并返回结果。