def cls_predictor(num_inputs, num_anchors, num_classes): return nn.Conv2d(num_inputs, num_anchors * (num_classes + 1), kernel_size=3, padding=1)
时间: 2024-04-09 11:31:07 浏览: 18
这段代码定义了一个分类预测器(`cls_predictor`)函数,该函数返回一个卷积层(`nn.Conv2d`)作为分类预测器。
函数的参数包括:
- `num_inputs`:输入通道数,即特征图的通道数。
- `num_anchors`:每个空间位置的锚框数量。
- `num_classes`:类别数量。
卷积层的输出通道数被设置为 `num_anchors * (num_classes + 1)`,即每个锚框对应一个类别(加上背景类别),因此需要对每个锚框进行 `num_classes + 1` 个类别的分类预测。
卷积层的参数包括:
- `kernel_size=3`:卷积核的大小为3x3。
- `padding=1`:在输入图像周围填充1个像素,保持特征图的尺寸不变。
这样定义的分类预测器可以用于目标检测任务中,对每个锚框进行分类预测,得到每个锚框属于各个类别的概率分布。
相关问题
def bbox_predictor(num_inputs, num_anchors): return nn.Conv2d(num_inputs, num_anchors * 4, kernel_size=3, padding=1)
这段代码定义了一个边界框预测器(`bbox_predictor`)函数,该函数返回一个卷积层(`nn.Conv2d`)作为边界框预测器。
函数的参数包括:
- `num_inputs`:输入通道数,即特征图的通道数。
- `num_anchors`:每个空间位置的锚框数量。
卷积层的输出通道数被设置为 `num_anchors * 4`,其中4是因为每个锚框需要预测4个边界框参数,即边界框的左上角和右下角坐标。
卷积层的参数包括:
- `kernel_size=3`:卷积核的大小为3x3。
- `padding=1`:在输入图像周围填充1个像素,保持特征图的尺寸不变。
这样定义的边界框预测器可以用于目标检测任务中,对每个锚框进行边界框参数的预测,得到每个锚框的位置信息。
in_features = model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features
这行代码是用来获取 Faster R-CNN 模型中 RoIHeads 层中 box predictor 层的输入特征数。在 Faster R-CNN 中,RoIHeads 层从特征图中提取出一些感兴趣的区域(Regions of Interest,简称 RoIs),然后对这些 RoIs 进行分类和回归。box predictor 层就是用来对 RoIs 进行分类的,它的输入特征就是经过 RoI pooling 操作后得到的固定大小的特征向量,而 in_features 就是这个特征向量的维度。这个值会根据不同的 backbone 网络而变化。