預先訓練模型的 backbone
現在該來建構 R-CNN 架構了！你會使用 vgg16 預先訓練模型的 backbone 來做特徵擷取。別忘了同時儲存 backbone 的輸出形狀，因為它會作為後續模組（分類器與方框回歸器）的輸入形狀。
已匯入 torch、torchvision、以及以 nn 命名的 torch.nn。
模型已以 vgg16 匯入，權重儲存在 VGG16_Weights。
本練習屬於課程
使用 PyTorch 進行影像深度學習
練習說明
- 載入預先訓練的 VGG16 權重。
- 使用
.children()將classifier當成 sequential 區塊，從第一層擷取in_features，並將其儲存為input_dim。 - 使用
features與.children()建立一個作為 sequential 區塊的 backbone。 - 印出這個 backbone 模型。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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
____