reid任务中在resnet50后加入pcb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PCB模块。PCB模块将图像从上到下分成多个部分，每个部分提取特征后分别进行分类，最后将所有部分的特征拼接起来进行最终的分类。具体的代码实现如下：

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

class ResNet50_PCB(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes, num_parts):
        super(ResNet50_PCB, self).__init__()
        self.num_parts = num_parts
        self.resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((self.num_parts, 1))
        self.dropout = nn.Dropout(p=0.5)
        
        self.fc_list = nn.ModuleList()
        for i in range(self.num_parts):
            self.fc_list.append(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 = self.dropout(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)

        logits_list = []
        for i in range(self.num_parts):
            part_feature = x[:, i*2048:(i+1)*2048]
            part_logits = self.fc_list[i](part_feature)
            logits_list.append(part_logits)

        logits = sum(logits_list)

        return logits

其中，`self.avgpool`是将特征图从上到下分成多个部分，并对每个部分进行全局池化，`self.fc_list`是每个部分对应的分类器，`num_classes`是需要分类的类别数，`num_parts`是将特征图分成的部分数。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PCB模块将特征分成多个部分，并对每个部分分别进行分类。最后将所有部分的分类结果相加得到最终的分类结果。