fast rcnn代码
时间: 2023-09-22 18:12:21 浏览: 62
以下是使用Pytorch实现的Fast R-CNN代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchvision.models as models
class FastRCNN(nn.Module):
def __init__(self, num_classes):
super(FastRCNN, self).__init__()
self.feature_extractor = models.vgg16(pretrained=True).features
self.roi_pooling = nn.AdaptiveMaxPool2d((7, 7))
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Linear(512 * 7 * 7, 4096),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Dropout(),
nn.Linear(4096, 4096),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Dropout(),
nn.Linear(4096, num_classes)
)
def forward(self, x, rois):
x = self.feature_extractor(x)
rois = self.roi_pooling(rois)
rois = torch.flatten(rois, start_dim=1)
x = torch.flatten(x, start_dim=1)
x = torch.cat([x, rois], dim=1)
x = self.classifier(x)
return x
```
其中,`num_classes`为目标分类数,`feature_extractor`为VGG16的卷积层,`roi_pooling`为自适应最大池化层,`classifier`为Fast R-CNN的分类器。在`forward`函数中,首先使用VGG16提取特征,然后对ROIs(Region of Interest,感兴趣区域)进行自适应最大池化,将提取到的特征与ROIs的特征拼接,最后通过分类器进行目标分类。
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