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Anchor-Generator

Dein Team entwickelt Objekterkennungsmodelle auf Basis der Faster-R-CNN-Architektur und nutzt vortrainierte Backbones. Deine Aufgabe ist es, Anchor-Boxen zu erstellen, die als Referenz-Bounding-Boxes für potenzielle Objektregionen dienen.

Du erstellst 9 Standard-Anker (3 Boxgrößen und 3 Seitenverhältnisse).

torch wurde bereits für dich importiert.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Deep Learning für Bilder mit PyTorch

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Anleitung zur Übung

  • Importiere AnchorGenerator aus torchvision.models.detection.rpn.
  • Konfiguriere die Ankergrößen mit 3 Werten: ((32, 64, 128),).
  • Konfiguriere die Seitenverhältnisse mit 3 Werten `((0.5, 1.0, 2.0),).
  • Instanziiere 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 = ____
Code bearbeiten und ausführen