Box-regressorblok

Je laatste taak is om een regressorblok te maken dat bounding-boxcoördinaten voorspelt. Je kiest voor een blok met 2 volledig verbonden lagen met daartussen een ReLU-activatie, vergelijkbaar met de classifier die je eerder hebt gedefinieerd.

Je vgg_model en input_dim zijn nog beschikbaar en torch en torchvision.models zijn geïmporteerd.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Deep Learning voor afbeeldingen met PyTorch

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Maak een variabele num_coordinates met het aantal bounding-boxcoördinaten dat je wilt voorspellen.
Definieer de juiste invoerdimensie voor de eerste lineaire laag en zet de uitvoerdimensie op 32.
Definieer de juiste uitvoerdimensie in de laatste laag van de regressor.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# 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, ____),
)

Code bewerken en uitvoeren