บล็อก Box Regressor
ภารกิจสุดท้ายคือการสร้างบล็อก regressor สำหรับพยากรณ์พิกัดของ bounding box โดยออกแบบให้มี 2 fully connected layers และมี ReLU activation คั่นกลาง คล้ายกับ classifier ที่สร้างไว้ก่อนหน้า
vgg_model และ input_dim ยังคงใช้งานได้ และได้ import torch กับ torchvision.models ไว้แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Deep Learning สำหรับภาพด้วย PyTorch
คำแนะนำการฝึกหัด
- สร้างตัวแปร
num_coordinatesเพื่อเก็บจำนวนพิกัดของ bounding box ที่ต้องการพยากรณ์ - กำหนด input dimension ที่เหมาะสมสำหรับ linear layer แรก และตั้ง output dimension เป็น
32 - กำหนด output dimension ที่เหมาะสมในเลเยอร์สุดท้ายของ regressor
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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, ____),
)