Wenn Sie ein Pytorch-Experte sind, vervollständigen Sie bitte den Modellcode der 4-Schlüsselpunkterkennung basierend auf Resnet
Ok, ich kann Ihnen helfen, den Modellcode der 4-Schlüsselpunkterkennung basierend auf ResNet zu vervollständigen. In dieser Frage gehe ich davon aus, dass Ihre Aufgabe darin besteht, die Position von vier bestimmten Punkten in einem bestimmten Bild zu ermitteln, beispielsweise die Erkennung von Gesichtsschlüsselpunkten.
Zuerst müssen wir PyTorch und die notwendigen Module importieren. In diesem Beispiel verwenden wir ResNet18 als unser Basismodell und fügen darüber eine vollständig verbundene Ebene hinzu, die vier Ausgaben erzeugt, die den x- und y-Koordinaten jedes Schlüsselpunkts entsprechen. Wir werden die MSE-Verlustfunktion verwenden, um das Modell zu trainieren. Im Code verwenden wir auch die GPU, um den Trainingsprozess des Modells zu beschleunigen. Hier ist der vollständige Modellcode:
Torch importieren
, Torch.nn als nn
importieren, Torch.optim als Optimum
aus Torchvision-Importmodellen importieren
Klasse KeyPointsModel(nn.Module):
def __init__(self, num_keypoints):
super(KeyPointsModel, self).__init__()
self.base_model = models.resnet18(pretrained=True)
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear( 512, 256),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(256, num_keypoints*2)
)
def forward(self, x):
x = self.base_model.conv1(x)
x = self.base_model.bn1 (x)
x = self.base_model.relu(x)
x = self.base_model.maxpool(x)
x = self.base_model.layer1(x)
x = self.base_model.layer2(x)
x = self.base_model.layer3(x)
x = self.base_model.layer4(x)
x = self.base_model.avgpool(x)
x = Torch.flatten(x, 1)
x = self.fc(x)
return x
model = KeyPointsModel(num_keypoints=4)
device = Torch.device("cuda:0" if Torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
Kriterium = nn.MSELoss()
Optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0,001)
# 训练代码
def train(model, train_loader, Criteria, Optimizer, Device):
model.train()
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(train_loader, 0):
inputs, labels = data
inputs = inputs.to(device)
labels = labels.to(Gerät)
optimierer.zero_grad()
Ausgaben = Modell(Eingaben)
Verlust = Kriterium(Ausgaben, Beschriftungen)
loss.backward()
optimierer.step()
running_loss += loss.item()
return running_loss / len(train_loader)
# 测试代码
def test(model, test_loader, crime, device):
model.eval()
test_loss = 0.0
with Torch.no_grad():
for i, data in enumerate(test_loader, 0):
inputs, labels = data
inputs = inputs .to(device)
labels = labels.to(device)
Ausgaben = Modell (Eingaben)
Verlust = Kriterium (Ausgaben, Beschriftungen)
test_loss += loss.item()
return test_loss / len(test_loader)
# Datensatz- und Datenladerklasse
KeyPointsDataset(torch.utils.data.Dataset):
def __init__(self, data, transform=None):
self.data = data
self.transform = transform
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, index):
image_path, keypoints = self.data[index]
image = Image.open(image_path).convert('RGB')
wenn self.transform nicht