definedet网络融合后的特征传递给convP4、convP5、convP6再次进行学习代码
时间: 2023-07-16 13:14:05 浏览: 40
以下是一个示例代码,展示如何将定义的Det网络融合后的特征传递给convP4、convP5、convP6再次进行学习:
```
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class DetNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(DetNet, self).__init__()
# 定义Det网络
# ...
# 定义convP4、convP5、convP6
self.convP4 = nn.Conv2d(...)
self.convP5 = nn.Conv2d(...)
self.convP6 = nn.Conv2d(...)
def forward(self, x):
# Det网络前向传播
# ...
# 将Det网络的输出传递给convP4、convP5、convP6
P4 = self.convP4(det_out)
P5 = self.convP5(P4)
P6 = self.convP6(P5)
# 再次进行学习
# ...
return P4, P5, P6
```
在这个示例代码中,Det网络的输出被传递给了convP4、convP5和convP6,然后这些层再次进行学习。在实践中,您可以选择使用不同的学习率来训练这些层,以便在训练过程中更好地控制它们的贡献。
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