Backbone din model pre-antrenat

E momentul să construiești o arhitectură R-CNN! Vei folosi backbone-ul modelului pre-antrenat vgg16 pentru extragerea caracteristicilor. Reține că trebuie să stochezi și forma de ieșire a backbone-ului, care va fi folosită ca formă de intrare pentru blocurile următoare: clasificatorul și regresia casetei de delimitare.

torch, torchvision, torch.nn ca nn au fost importate. Modelul a fost importat ca vgg16, iar ponderile sunt stocate în VGG16_Weights.

Acest exercițiu face parte din cursul

Deep Learning pentru imagini cu PyTorch

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Încarcă ponderile pre-antrenate VGG16.
Extrage in_features din primul strat al classifier-ului folosind .children() ca bloc secvențial și stochează rezultatul ca input_dim.
Creează un backbone ca bloc secvențial folosind features și .children().
Afișează modelul backbone.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Load pretrained weights
vgg_model = vgg16(weights=____)

# Extract the input dimension
input_dim = nn.Sequential(*list(vgg_model.classifier.____()))[0].____

# Create a backbone with convolutional layers
backbone = nn.Sequential(*list(____))

# Print the backbone model
____

Editează și rulează codul