hrnet后面增加两个全连接层结构重新构建backbone,要怎么在hrnet源码基础上改代码
时间: 2024-03-27 19:41:29 浏览: 14
在 HRNet 源码基础上增加两个全连接层结构,需要进行以下步骤:
1. 打开 `hrnet.py` 文件,找到 `HRNet` 类的构造函数 `__init__(self, cfg, **kwargs)`。
2. 在该函数中,找到 `self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False)` 这一行代码,这是 HRNet 的第一层卷积层。
3. 在这一行代码下面添加两个全连接层,代码如下:
```python
self.fc1 = nn.Linear(64 * 16 * 16, 1024)
self.fc2 = nn.Linear(1024, 256)
```
这里假设 HRNet 的输入尺寸是 256x256,第一层卷积的输出通道数为 64,因此第一个全连接层的输入维度是 `64 * 16 * 16`,输出维度是 1024;第二个全连接层的输入维度是 1024,输出维度是 256。你可以根据实际需要调整这些参数。
4. 在 `forward(self, x)` 函数中,将输入 x 通过第一层卷积层和后续的一些卷积层处理后,将其展平,然后经过两个全连接层,最后输出。代码如下:
```python
x = self.conv1(x)
x = self.bn1(x)
x = self.relu(x)
x = self.layer1(x)
x = self.layer2(x)
x = self.layer3(x)
x = self.layer4(x)
x = self.avgpool(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.fc1(x)
x = F.relu(x)
x = self.fc2(x)
x = F.relu(x)
x = self.fc3(x) # 这里假设还有一个输出层 fc3
return x
```
这里的 `self.fc3` 是你新增的一个全连接层,可以根据实际需要调整其输入和输出维度,并根据模型任务选择合适的激活函数。
5. 保存修改后的 `hrnet.py` 文件,重新运行模型训练或测试的代码,即可使用新增的全连接层结构。