Bloc régresseur de boîte
Votre dernière tâche consiste à créer un bloc régresseur pour prédire les coordonnées du cadre de sélection. Vous décidez d'utiliser un bloc avec deux couches entièrement connectées et une activation ReLU entre les deux, similaire au classificateur que vous avez défini précédemment.
Vos adresses vgg_model et input_dim sont toujours disponibles, et les adresses torch et torchvision.models ont été importées.
Cet exercice fait partie du cours
Deep learning pour les images avec PyTorch
Instructions
- Créez une variable «
num_coordinates» avec le nombre de coordonnées du cadre de délimitation à prédire. - Définissez la dimension d'entrée appropriée pour la première couche linéaire et définissez la dimension de sortie sur «
32». - Définissez la dimension de sortie appropriée dans la dernière couche du régresseur.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Define the number of coordinates
____
bb = nn.Sequential(
# Add input and output dimensions
nn.Linear(____, ____),
nn.ReLU(),
# Add the output for the last regression layer
nn.Linear(32, ____),
)