relation network 代码解读
时间: 2023-06-11 12:08:39 浏览: 74
Relation Network是一种用于图像处理的神经网络结构,它可以捕捉物体之间的关系以及像素之间的空间关系。它最初被用于视觉问答任务,但现在已经被广泛应用于其他任务,如目标检测、图像分类等。
下面是一个简单的关系网络的代码实现:
```
class RelationModule(nn.Module):
def __init__(self, in_dim, out_dim, **kwargs):
super(RelationModule, self).__init__(**kwargs)
self.fc1 = nn.Linear(in_dim*2, out_dim)
self.fc2 = nn.Linear(out_dim, out_dim)
def forward(self, x):
batch_size, feat_dim, num_objs = x.size()
x = x.permute(0, 2, 1).contiguous().view(batch_size*num_objs, feat_dim*2)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = x.view(batch_size, num_objs, -1)
x = x.permute(0, 2, 1)
x = torch.cat([x]*num_objs, dim=1)
return x.view(batch_size, -1, num_objs, num_objs)
```
关系模块的输入是一个3D张量,表示特征图中的每个对象。在这里,我们假设每个对象都有一个特征向量,而且我们有多个对象。
首先,我们将特征向量矩阵转换为可以应用全连接层的形式,因此我们将其视为batch_size*num_objs x feat_dim*2的矩阵形式。
接下来,我们将该矩阵应用两个全连接层,并使用ReLU激活函数。最后,我们将该矩阵变形为batch_size x num_objs x out_dim的形式,并将其转置为batch_size x out_dim x num_objs的形式。
最后,我们使用torch.cat将该张量复制num_objs次,以便我们可以比较所有对象之间的关系。最终输出是一个4D张量,其中每个元素是两个对象之间的关系。
这就是一个简单的关系网络的实现,它可以捕捉物体和像素之间的关系,从而提高图像处理任务的准确性。
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