Ankergenerator
Dein Team entwickelt Modelle zur Objekterkennung auf Basis der Faster R-CNN-Architektur und nutzt dafür vortrainierte Backbones. Deine Aufgabe ist es, Ankerboxen zu erstellen, die als Referenzbegrenzungsboxen für den Vorschlag potenzieller Objektbereiche dienen.
Du erstellst 9 Standardanker (3 Boxgrößen und 3 Seitenverhältnisse).
torch wurde für dich importiert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Deep Learning für Bilder mit PyTorch
Anleitung zur Übung
- Importiere
AnchorGeneratoraustorchvision.models.detection.rpn. - Konfigurier die Ankergrößen mit drei Werten: „
((32, 64, 128),)“. - Konfigurier das Seitenverhältnis mit drei Werten: ((0,5, 1,0, 2,0),).
- Instanziere „
AnchorGenerator“ mit „anchor_sizes“ und „aspect_ratios“.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Import AnchorGenerator
____
# Configure anchor size
anchor_sizes = ____
# Configure aspect ratio
aspect_ratios = ____
# Instantiate AnchorGenerator
rpn_anchor_generator = ____