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  3. 使用 PyTorch 进行图像深度学习
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道练习

Faster R-CNN 模型

接下来，您将构建一个 Faster R-CNN 模型，用于在图像中检测不同尺寸的目标。本任务将使用 torchvision.ops 中的实用类 MultiScaleRoIAlign()。

FasterRCNN 类已从 torchvision.models.detection 导入。上一个练习中创建的 anchor_generator 已在您的工作区可用，且已导入 torch、将 torch.nn 作为 nn、以及 torchvision。

说明

100 XP
  • 从 torchvision.ops 导入 MultiScaleRoIAlign。
  • 使用 MultiScaleRoIAlign 实例化 RoI 池化器，featmap_names 设为 ["0"]，output_size 设为 7，sampling_ratio 设为 2。
  • 创建 Faster R-CNN 模型，并传入 backbone、用于二分类的 num_class、anchor_generator 和 roi_pooler。