アンカー生成器
あなたのチームは、Faster R-CNN アーキテクチャに基づく物体検出モデルを、事前学習済みのバックボーンとともに開発しています。あなたのタスクは、候補物体領域を提案するための基準となるバウンディングボックス（アンカー）を作成することです。
ここでは、標準的なアンカーを9個（3つのボックスサイズ × 3つのアスペクト比）作成します。
torch はすでにインポートされています。
この演習はコースの一部です
PyTorch で学ぶ画像向け Deep Learning
演習の手順
torchvision.models.detection.rpnからAnchorGeneratorをインポートします。- アンカーサイズを3つの値
((32, 64, 128),)で設定します。 - アスペクト比を3つの値
`((0.5, 1.0, 2.0),)で設定します。 anchor_sizesとaspect_ratiosを指定してAnchorGeneratorのインスタンスを作成します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Import AnchorGenerator
____
# Configure anchor size
anchor_sizes = ____
# Configure aspect ratio
aspect_ratios = ____
# Instantiate AnchorGenerator
rpn_anchor_generator = ____