detection实现recursive-fpn

Recursive-FPN（Recursive Feature Pyramid Network）是一种用于目标检测的特征金字塔网络，它在特征金字塔的基础上，通过递归的方式引入更加丰富的上下文信息，以提高检测性能。下面介绍一下如何用detection库实现Recursive-FPN。

首先，我们需要将detection库中的FPN（Feature Pyramid Network）网络改造成Recursive-FPN。具体来说，我们需要在FPN的基础上，增加一个递归模块。该递归模块将上一层级的特征图和当前层级的特征图进行融合，并通过一个卷积层得到当前层级的新的特征图。具体的实现可以参考以下代码示例：

import torch.nn.functional as F
from torch import nn

class RecursiveFPN(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super().__init__()
        self.fpn = nn.Sequential(
            # FPN网络结构
        )
        self.recursive_module = nn.Sequential(
            # 递归模块结构，包括卷积层等
        )
        self.cls_head = nn.Conv2d(256, num_classes, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.reg_head = nn.Conv2d(256, 4, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
    
    def forward(self, x):
        # FPN前向传播
        features = self.fpn(x)
        
        # 递归模块前向传播
        for i in range(1, len(features)):
            recursive_feat = self.recursive_module(torch.cat([features[i-1], features[i]], dim=1))
            features[i] += recursive_feat
        
        # 输出头部前向传播
        cls_scores = []
        bbox_preds = []
        for feature in features:
            cls_scores.append(self.cls_head(feature))
            bbox_preds.append(self.reg_head(feature))
        
        return cls_scores, bbox_preds

接下来，我们可以在训练代码中使用该Recursive-FPN网络。具体来说，我们需要将原本使用的FPN网络替换成Recursive-FPN网络，并调用其前向传播方法即可。代码示例如下：

from detection.models import build_model

# 构建Recursive-FPN网络
model = build_model(cfg)

# 训练循环中使用Recursive-FPN网络
for images, targets in data_loader:
    images = images.to(device)
    targets = [{k: v.to(device) for k, v in t.items()} for t in targets]
    outputs = model(images)
    
    # 后续操作

通过以上代码，我们就可以使用detection库来实现Recursive-FPN网络进行目标检测了。需要注意的是，由于Recursive-FPN网络的计算量较大，可能会对训练速度产生一定影响。因此，建议在训练过程中合理设置学习率等超参数，以加速训练。