标签:调用 nn conv 32 self 128 Pytorch 中间层 dw
在研究 Retinaface 网络结构时候,有个疑惑,作者怎么把 MobileNetV1 的三个 stage 输出分别接到 FPN 上面的,我注意到下面的代码:
import torchvision.models._utils as _utils
# 使用 _utils.IntermediateLayerGetter 函数获得中间层的结果,第一个参数时网络,第二个参数时字典
self.body = _utils.IntermediateLayerGetter(backbone, cfg['return_layers'])
test
class MobileNetV1(nn.Module):
def __init__(self):
super(MobileNetV1, self).__init__()
self.stage1 = nn.Sequential(
conv_bn(3, 8, 2, leaky = 0.1), # 3
conv_dw(8, 16, 1), # 7
conv_dw(16, 32, 2), # 11
conv_dw(32, 32, 1), # 19
conv_dw(32, 64, 2), # 27
conv_dw(64, 64, 1), # 43
)
self.stage2 = nn.Sequential(
conv_dw(64, 128, 2), # 43 + 16 = 59
conv_dw(128, 128, 1), # 59 + 32 = 91
conv_dw(128, 128, 1), # 91 + 32 = 123
conv_dw(128, 128, 1), # 123 + 32 = 155
conv_dw(128, 128, 1), # 155 + 32 = 187
conv_dw(128, 128, 1), # 187 + 32 = 219
)
self.stage3 = nn.Sequential(
conv_dw(128, 256, 2), # 219 +3 2 = 241
conv_dw(256, 256, 1), # 241 + 64 = 301
)
self.avg = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1))
self.fc = nn.Linear(256, 1000)
def forward(self, x):
x = self.stage1(x)
x = self.stage2(x)
x = self.stage3(x)
x = self.avg(x)
# x = self.model(x)
x = x.view(-1, 256)
x = self.fc(x)
return x
'return_layers': {'stage1': 1, 'stage2': 2, 'stage3': 3},
标签:调用,nn,conv,32,self,128,Pytorch,中间层,dw 来源: https://www.cnblogs.com/odesey/p/16697647.html
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