Блок регрессора прямоугольника
Ваша финальная задача — создать блок регрессора для предсказания координат ограничивающего прямоугольника. Вы решаете построить блок из двух полносвязных слоёв с функцией активации ReLU между ними — по аналогии с классификатором, определённым ранее.
Переменные vgg_model и input_dim по-прежнему доступны, а библиотеки torch и torchvision.models уже импортированы.
Это упражнение является частью курса
Глубокое обучение для работы с изображениями на PyTorch
Инструкции к упражнению
- Создайте переменную
num_coordinates, задав в ней количество координат ограничивающего прямоугольника для предсказания. - Определите подходящую входную размерность для первого линейного слоя и задайте выходную размерность равной
32. - Определите подходящую выходную размерность в последнем слое регрессора.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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, ____),
)