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사전 학습 모델 백본

R-CNN 아키텍처를 만들어 볼까요? 이번에는 특징 추출을 위해 vgg16 사전 학습 모델의 백본을 사용합니다. 또한 백본의 출력 형태를 저장해 두어야 합니다. 이 값은 다음 블록들(분류기와 박스 회귀기)의 입력 형태로 사용됩니다.

torch, torchvision, torch.nn(별칭 nn)이 임포트되어 있습니다. 모델은 vgg16으로 임포트되어 있고 가중치는 VGG16_Weights에 저장되어 있습니다.

Instruktioner

100 XP
  • 사전 학습된 VGG16 가중치를 로드하세요.
  • .children()을 사용해 classifier의 첫 번째 레이어를 시퀀셜 블록으로 다룬 뒤, 그 레이어의 in_features를 추출해 input_dim으로 저장하세요.
  • features와 .children()을 사용해 시퀀셜 블록 형태의 백본을 생성하세요.
  • 백본 모델을 출력하세요.