请用pytorch搭建一个Faster R-CNN网络

时间: 2023-08-08 12:07:19 浏览: 57
好的,以下是一个简单的 Faster R-CNN 网络的搭建过程: 首先,需要导入 PyTorch 和必要的库: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import numpy as np ``` 接下来,定义 Faster R-CNN 网络的主体部分,即特征提取器和分类/回归头部。这里使用了 ResNet50 作为特征提取器,以及两个全连接层作为分类和回归头部: ```python class FasterRCNN(nn.Module): def __init__(self): super(FasterRCNN, self).__init__() # Feature extractor self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1), nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1), nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1), nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1), nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), ) # Region proposal network self.rpn = nn.Sequential( nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 18, kernel_size=1, stride=1) ) # Region of interest pooling self.roi_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d((7, 7)) # Fully connected layers for classification self.fc_cls = nn.Sequential( nn.Linear(7 * 7 * 512, 4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(4096, 21) ) # Fully connected layers for regression self.fc_reg = nn.Sequential( nn.Linear(7 * 7 * 512, 4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(4096, 84) ) ``` 其中,特征提取器部分使用了经典的 ResNet50 网络结构;RPN 部分使用了几个卷积层和一个输出通道数为 18 的卷积层,用于生成区域提议;ROI Pooling 部分用于将不同大小的区域池化为固定大小的特征图;分类和回归头部分别使用了两个全连接层。 接下来,定义 RPN 网络的损失函数,包括分类和回归损失: ```python class RPNLoss(nn.Module): def __init__(self, num_anchors): super(RPNLoss, self).__init__() self.num_anchors = num_anchors self.cls_loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='sum') self.reg_loss = nn.SmoothL1Loss(reduction='sum') def forward(self, cls_score, bbox_pred, labels, bbox_targets): batch_size, _, height, width = cls_score.size() # Reshape for cross-entropy loss cls_score = cls_score.permute(0, 2, 3, 1).contiguous().view(batch_size, -1, 2) labels = labels.view(batch_size, -1) # Compute classification loss cls_mask = labels >= 0 cls_score = cls_score[cls_mask] labels = labels[cls_mask] rpn_cls_loss = self.cls_loss(cls_score, labels.long()) # Compute regression loss bbox_pred = bbox_pred.permute(0, 2, 3, 1).contiguous().view(batch_size, -1, 4) bbox_targets = bbox_targets.view(batch_size, -1, 4) bbox_mask = labels > 0 bbox_pred = bbox_pred[bbox_mask] bbox_targets = bbox_targets[bbox_mask] rpn_reg_loss = self.reg_loss(bbox_pred, bbox_targets) # Normalize by number of anchors num_anchors = float(cls_mask.sum()) rpn_cls_loss /= num_anchors rpn_reg_loss /= num_anchors return rpn_cls_loss, rpn_reg_loss ``` 最后,定义 Faster R-CNN 网络的前向传播函数,包括对输入图像进行特征提取、生成区域提议、对区域进行分类和回归等过程: ```python class FasterRCNN(nn.Module): def __init__(self): super(FasterRCNN, self).__init__() # Feature extractor self.features = nn.Sequential( # ... ) # Region proposal network self.rpn = nn.Sequential( # ... ) # Region of interest pooling self.roi_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d((7, 7)) # Fully connected layers for classification self.fc_cls = nn.Sequential( # ... ) # Fully connected layers for regression self.fc_reg = nn.Sequential( # ... ) # RPN loss self.rpn_loss = RPNLoss(num_anchors=9) def forward(self, x, scale=1.0): # Feature extraction features = self.features(x) # Region proposal network rpn_logits = self.rpn(features) rpn_probs = F.softmax(rpn_logits, dim=1)[:, 1] rpn_bbox = self.rpn_bbox_pred(features).exp() anchors = generate_anchors(features.size(2), features.size(3)) proposals = apply_deltas(anchors, rpn_bbox) proposals = clip_boxes(proposals, x.size(2), x.size(3)) keep = filter_boxes(proposals, min_size=16*scale) proposals = proposals[keep, :] rpn_probs = rpn_probs[keep] rpn_bbox = rpn_bbox[keep, :] # Region of interest pooling rois = torch.cat([torch.zeros(proposals.size(0), 1), proposals], dim=1) rois = Variable(rois.cuda()) pooled_features = self.roi_pool(features, rois) pooled_features = pooled_features.view(pooled_features.size(0), -1) # Classification cls_score = self.fc_cls(pooled_features) cls_prob = F.softmax(cls_score, dim=1) # Regression bbox_pred = self.fc_reg(pooled_features) return cls_prob, bbox_pred, proposals, rpn_probs, rpn_bbox def loss(self, cls_score, bbox_pred, proposals, rpn_probs, rpn_bbox, gt_boxes): # RPN loss rpn_labels, rpn_bbox_targets = anchor_targets(gt_boxes, proposals) rpn_cls_loss, rpn_reg_loss = self.rpn_loss(rpn_probs, rpn_bbox, rpn_labels, rpn_bbox_targets) # Fast R-CNN loss rois, cls_labels, bbox_targets = roi_targets(proposals, gt_boxes) cls_mask = cls_labels >= 0 cls_score = cls_score[cls_mask] cls_labels = cls_labels[cls_mask] cls_loss = F.cross_entropy(cls_score, cls_labels) bbox_pred = bbox_pred[cls_mask] bbox_targets = bbox_targets[cls_mask] reg_loss = F.smooth_l1_loss(bbox_pred, bbox_targets) return cls_loss, reg_loss, rpn_cls_loss, rpn_reg_loss ``` 其中,前向传播函数中的 `generate_anchors`、`apply_deltas`、`clip_boxes`、`filter_boxes`、`anchor_targets`、`roi_targets` 等函数用于生成锚框、应用回归偏移量、裁剪边界框、过滤过小的边界框、计算 RPN 损失和 Fast R-CNN 损失等。这些函数的具体实现可以参考论文或开源代码。

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