AnchorGenerator类简介

最新推荐文章于 2023-07-22 06:15:00 发布

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最新推荐文章于 2023-07-22 06:15:00 发布 · 3.4k 阅读

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#pytorch #深度学习 #机器学习

本文详细介绍了PyTorch中AnchorGenerator类的使用方法，包括如何生成图像特征图、构造AnchorGenerator实例以及生成候选框的过程。通过示例代码展示了从创建图像、提取特征到生成锚框的完整流程。

Pytorch中的AnchorGenerator

在pytorch中， AnchorGenerator主要用于生成候选框，该类存储在torchvision/models/detection/rpn.py中。

#创建AnchorGenerator类
from torchvision.models.detection.rpn import AnchorGenerator
generator = AnchorGenerator()

该类继承于nn.Module，因此包含forward属性
要获得generator首先要有一个3通道的图像，以及图像对应的features
首先生成一幅伪图像

#利用随机函数创建图像, 生成1幅600×800的3通道图像
import torch
image = torch.randn(1,3, 600, 800)

然后生成该图像对应的features

#利用resnet与金字塔的结合模型生成图像的特征图 
import torchvision
from torchvision.models.detection.backbone_utils import BackboneWithFPN

#创建一个50层的resnet
resnet = torchvision.models.resnet.resnet50(pretrained=False)    
#给该resnet加上FeaturePyramidNetword
#layer1..layer4分别是resnet中的卷积层的属性名
return_layers =