Supervised Primitive Fitting Network 代码实现

Supervised Primitive Fitting Network (SPFN)是一种深度学习模型，主要用于图像分析和计算机视觉中的形状分析和物体识别。它结合了监督学习和几何描述符（如SIFT或HOG）的优势，通过网络自动学习特征表示和基本形状的拟合。以下是简化的代码实现概览：

import torch
from torch import nn

class SPFN(nn.Module):
    def __init__(self, input_channels, output_primitives):
        super().__init__()
        self.conv_layers = nn.Sequential(
            # 使用卷积层提取特征
            nn.Conv2d(input_channels, feature_maps, kernel_size, stride=1),
            nn.ReLU(),
            # 其他可能的卷积层和池化层...
        )
        
        self.primitive_fitting_layer = nn.Linear(feature_maps, output_primitives * parameters_per_primitive)  # 输出参数矩阵
        self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)  # 应用softmax归一化

    def forward(self, x):
        features = self.conv_layers(x)
        primitive_params = self.primitive_fitting_layer(features).reshape(-1, output_primitives, parameters_per_primitive)
        # 应用softmax对每个形状参数进行概率分布
        fitted_primitives = self.softmax(primitive_params)
        return fitted_primitives

# 初始化模型实例
model = SPFN(input_channels, num_primitives)

# 假设x是输入图像张量
output = model(x)

关键点在于训练过程，包括损失函数的选择（比如MSE或交叉熵）、优化器以及反向传播。实际应用时，可能会用到数据增强、预训练权重加载和多GPU训练等功能。