智能数字图像处理之FastRCNN（pytorch）代码解读之faster_rcnn_framework.py

class FasterRCNNBase(nn.Module):

广义R-CNN的主要类。参数:支柱(nn.Module):项(nn.Module):roi_heads (n . module):从RPN获取特性+建议并计算探测/遮罩。转换(n . module):执行从输入到feed的数据转换该模型 

 def __init__(self, backbone, rpn, roi_heads, transform):-》参数重新赋值給变量
        super(FasterRCNNBase, self).__init__()
        self.transform = transform
        self.backbone = backbone
        self.rpn = rpn
        self.roi_heads = roi_heads
        self._has_warned = False-》仅在torchscript模式下使用

    @torch.jit.unused
    def eager_outputs(self, losses, detections):-》训练时返回损失值测试时返回检测值
        # type: (Dict[str, Tensor], List[Dict[str, Tensor]]) -> Tuple[Dict[str, Tensor], List[Dict[str, Tensor]]]
        if self.training:
            return losses

        return detections

 def forward(self, images, targets=None):-》前向传播，参数:图像(列表[张量]):待处理的图像目标(list[Dict[张量]]):图像中出现的地面真值盒(可选)返回:结果(list[BoxList]或dict[张量]):模型的输出。在训练期间，它返回一个包含损失的dict[张量]。在测试期间，它返回包含其他字段的list[BoxList]比如“分数”、“标签”和“mask”(用于mask R-CNN模型)。
        if self.training and targets is None:-》传值为空报错
            raise ValueError("In training mode, targets should be passed")

        if self.training:
            assert targets is not None
            for target in targets:         # 进一步判断传入的target的boxes参数是否符合规定
                boxes = target["boxes"]-》取boxes值
                if isinstance(boxes, torch.Tensor):
                    if len(boxes.shape) != 2 or boxes.shape[-1] != 4:
                        raise ValueError("Expected target boxes to be a tensor"-》报错期望目标框是一个张量
                                         "of shape [N, 4], got {:}.".format(
                                          boxes.shape))
                else:
                    raise ValueError("Expected target boxes to be of type "-》报错预期的目标框是类型的
                                     "Tensor, got {:}.".format(type(boxes)))

        original_image_sizes = torch.jit.annotate(List[Tuple[int, int]], [])-》获取图像数据集大小
        for img in images:-》遍历图像
            val = img.shape[-2:]
            assert len(val) == 2  # 防止输入的是个一维向量
            original_image_sizes.append((val[0], val[1]))-》获取图像大小
        # original_image_sizes = [img.shape[-2:] for img in images]

        images, targets = self.transform(images, targets)  # 对图像进行预处理
        # print(images.tensors.shape)
        features = self.backbone(images.tensors)  # 将图像输入backbone得到特征图
        if isinstance(features, torch.Tensor):  # 若只在一层特征层上预测，将feature放入有序字典中，并编号为‘0’
            features = OrderedDict([('0', features)])  # 若在多层特征层上预测，传入的就是一个有序字典

        # 将特征层以及标注target信息传入rpn中
        proposals, proposal_losses = self.rpn(images, features, targets)

        # 将rpn生成的数据以及标注target信息传入fast rcnn后半部分
        detections, detector_losses = self.roi_heads(features, proposals, images.image_sizes, targets)

        # 对网络的预测结果进行后处理（主要将bboxes还原到原图像尺度上）
        detections = self.transform.postprocess(detections, images.image_sizes, original_image_sizes)

        losses = {}
        losses.update(detector_losses)-》更新检测损失值
        losses.update(proposal_losses)-》更新标签损失值

        if torch.jit.is_scripting():
            if not self._has_warned:
                warnings.warn("RCNN always returns a (Losses, Detections) tuple in scripting")-》输出警告信息
                self._has_warned = True
            return losses, detections
        else:
            return self.eager_outputs(losses, detections)
 

class TwoMLPHead(nn.Module):-》基于fpga的模型的标准头参数:in_channels (int):输入通道的数目representation_size (int):中间表示的大小

    def __init__(self, in_channels, representation_size):
        super(TwoMLPHead, self).__init__()

        self.fc6 = nn.Linear(in_channels, representation_size)
        self.fc7 = nn.Linear(representation_size, representation_size)

    def forward(self, x):
        x = x.flatten(start_dim=1)-》降维

        x = F.relu(self.fc6(x))-》降维
        x = F.relu(self.fc7(x))-》降维

        return x

class FastRCNNPredictor(nn.Module):-》标准分类+边界框回归层R-CNN为快。参数:in_channels (int):输入通道的数目
num_classes (int):输出类的数量(包括后台)

    def __init__(self, in_channels, num_classes):
        super(FastRCNNPredictor, self).__i