GeneralizedRCNN代码

最新推荐文章于 2024-03-30 17:57:46 发布

何处不逢君

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文章标签： python 开发语言 ssh github

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/danger2/article/details/137009542

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本文介绍了GeneralizedRCNN类，它是基于PyTorch的神经网络模块，包含主干网络、区域建议网络和感兴趣区域头部，用于图像目标检测，详细解释了其初始化过程、输入处理和损失计算方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

GeneralizedRCNN 继承基类 nn.Module 。

class GeneralizedRCNN(nn.Module):
    def __init__(self, backbone, rpn, roi_heads, transform):
        """
        初始化函数，定义了 GeneralizedRCNN 类的属性

        参数:
            backbone: 主干网络，用于从输入图像中提取特征
            rpn: 区域建议网络，用于生成图像中的候选区域
            roi_heads: 感兴趣区域头部，用于对候选区域进行分类和定位
            transform: 对输入图像进行转换的对象，用于处理输入图像使其适合于模型的输入要求
        """
        super(GeneralizedRCNN, self).__init__()
        self.transform = transform
        self.backbone = backbone
        self.rpn = rpn
        self.roi_heads = roi_heads


def forward(self, images, targets=None):
    # 创建一个空的列表，用于保存每个图像的高度和宽度信息
    original_image_sizes = torch.jit.annotate(List[Tuple[int, int]], [])
    
    # 遍历输入的图像列表
    for img in images:
        # 获取图像的高度和宽度
        val = img.shape[-2:]
        
        # 断言确保图像的形状是二维的
        assert len(val) == 2
        
        # 将图像的高度和宽度信息添加到列表中
        original_image_sizes.append((val[0], val[1]))
images, targets = self.transform(images, targets)

# 使用主干网络从图像中提取特征
features = self.backbone(images.tensors)

# 如果特征是一个张量，则将其转换成 OrderedDict，键为'0'，以便与后续的代码兼容
if isinstance(features, torch.Tensor):
    features = OrderedDict([('0', features)])

# 使用区域建议网络获取候选区域及其损失
proposals, proposal_losses = self.rpn(images, features, targets)

# 使用感兴趣区域头部进行目标检测，并计算相应的损失
detections, detector_losses = self.roi_heads(features, proposals, images.image_sizes, targets)

# 使用图像处理后处理检测结果，确保它们符合原始图像大小
detections = self.transform.postprocess(detections, images.image_sizes, original_image_sizes)

# 整合并返回检测和建议的损失
losses = {}
losses.update(detector_losses)
losses.update(proposal_losses)

# 返回损失和检测结果
return (losses, detections)