박스 회귀기 블록
마지막 과제로 바운딩 박스 좌표를 예측하는 회귀기 블록을 만들어 보겠습니다. 앞서 정의한 분류기와 유사하게, ReLU 활성화를 사이에 둔 완전 연결 레이어 2개로 구성된 블록을 사용하기로 했습니다.
vgg_model과 input_dim은 계속 사용할 수 있으며, torch와 torchvision.models는 이미 임포트되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
PyTorch로 배우는 이미지 딥러닝
연습 안내
- 예측할 경계 상자 좌표의 개수를 담는 변수
num_coordinates를 생성하세요. - 첫 번째 선형 레이어의 올바른 입력 차원을 지정하고, 출력 차원은
32로 설정하세요. - 회귀기의 마지막 레이어에서 올바른 출력 차원을 지정하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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, ____),
)