super(FasterRCNN, self).__init__(backbone, rpn, roi_heads, transform)
时间: 2024-05-27 19:07:58 浏览: 10
这是一个 Python 中的类的构造函数,其中 FasterRCNN 是该类的名称。super() 函数用于调用父类的构造函数,即该类继承自另一个类。在这里,它调用了父类的构造函数,并将 backbone、rpn、roi_heads 和 transform 作为参数传递给它。这些参数将在该类中被使用,以初始化 Faster R-CNN 模型的各个组件。
相关问题
def __init__(self, backbone=None, head=None,predict=False): super().__init__() self.backbone = backbone self.backbone.init_weights() self.head = head self.head.init_weights() self.predict = predict
这是一个 Python 类的构造函数,用于初始化一个 2D 图像识别模型。
构造函数中的参数包括 backbone、head 和 predict。其中,backbone 和 head 分别代表模型的主干网络和头部网络,用于提取图像特征和进行分类输出。predict 参数用于控制模型是否进行预测。
在构造函数中,首先调用了父类的构造函数,然后对 backbone 和 head 进行初始化。这里的 backbone 和 head 都是传入的参数,可以是预训练好的模型,也可以是自己定义的模型。init_weights() 函数用于初始化模型的权重参数。
最后,将 predict 参数保存在类的成员变量 predict 中,以便在后续的模型训练和测试中使用。
def forward(self, x): x = self.backbone.features(x) rpn_output = self.rpn(x) roi_boxes = self.convert_to_roi_boxes(rpn_output) roi_features = self.roi_pooling(x, roi_boxes) roi_features = roi_features.view(roi_features.size(0), -1) output = self.classifier(roi_features) return output
这是 Faster R-CNN 神经网络模型的前向传播方法。它首先通过输入 x 经过 backbone 网络的特征提取层,得到特征图,然后将特征图输入 RPN 网络,生成候选框及其对应的边界框回归参数。接着,使用这些候选框(roi_boxes)和特征图,通过 ROI Pooling 网络得到固定大小的特征向量。这些特征向量被展平成一个向量,然后输入分类器,得到最终的分类结果。
在 forward 方法中,还调用了一个 convert_to_roi_boxes 方法,用来将 RPN 网络输出的边界框回归参数转换为实际的候选框。这个方法中,先根据 RPN 网络输出的边界框回归参数计算出候选框的坐标,然后对候选框进行一些处理,如裁剪到图像边界内、去除面积过小的框等。最终,得到的候选框(roi_boxes)用于后续的 ROI Pooling 过程。
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