Khối hồi quy hộp (Box regressor)
Nhiệm vụ cuối cùng của bạn là tạo một khối hồi quy để dự đoán các tọa độ của bounding box. Bạn quyết định dùng một khối gồm 2 lớp fully connected với một kích hoạt ReLU ở giữa, tương tự bộ phân loại bạn đã định nghĩa trước đó.
vgg_model và input_dim của bạn vẫn có sẵn, và torch cùng torchvision.models đã được nhập.
Bài tập này là một phần của khóa học
Deep Learning cho Ảnh với PyTorch
Hướng dẫn bài tập
- Tạo biến
num_coordinatesvới số lượng tọa độ của bounding box cần dự đoán. - Xác định kích thước đầu vào phù hợp cho lớp linear đầu tiên và đặt kích thước đầu ra là
32. - Xác định kích thước đầu ra phù hợp cho lớp cuối của bộ hồi quy.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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, ____),
)