1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Głębokie uczenie dla obrazów z PyTorch
Connected

ćwiczenie

Szkielet wstępnie wytrenowanego modelu

Czas zbudować architekturę R-CNN! Wykorzystasz szkielet (backbone) wstępnie wytrenowanego modelu vgg16 do ekstrakcji cech. Pamiętaj też, aby zapisać kształt wyjściowy szkieletu – posłuży on jako kształt wejściowy dla kolejnych bloków: klasyfikatora i regresoratu ramki.

Zaimportowano: torch, torchvision, torch.nn jako nn. Model został zaimportowany jako vgg16, a wagi są przechowywane w VGG16_Weights.

Instrukcje

100 XP
  • Wczytaj wstępnie wytrenowane wagi VGG16.
  • Wyodrębnij in_features z pierwszej warstwy classifier, używając .children() jako bloku sekwencyjnego, i zapisz wynik jako input_dim.
  • Utwórz szkielet (backbone) jako blok sekwencyjny, korzystając z features i .children().
  • Wyświetl model szkieletu.