关于形状信息提取的说明

为什么以下代码提取了形状信息

self.shape_or_objectness = nn.Sequential( nn.Linear(2, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, emb_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(emb_dim, 1 ** 2 * emb_dim) ) shape = self.shape_or_objectness(box_hw).reshape( bs, -1, self.emb_dim ) 1.输入 box_hw box_hw 是一个形状为 [bs, num_objects, 2] 的张量，表示每个批次的每个对象的宽度和高度。例如，box_hw 的值可能是： box_hw = torch.tensor([[[50, 100], [30, 60], [40, 80]]]) # [bs, num_objects, 2] 2. 多层感知机（MLP） self.shape_or_objectness 是一个多层感知机（MLP），由三层全连接层和两个 ReLU 激活函数组成。具体结构如下： 第一层：nn.Linear(2, 64)，将输入从 2 维映射到 64 维。第二层：nn.Linear(64, emb_dim)，将输入从 64 维映射到 emb_dim 维。第三层：nn.Linear(emb_dim, 1 ** 2 * emb_dim)，将输入从 emb_dim 维映射到 emb_dim 维。 3. 提取形状信息 self.shape_or_objectness(box_hw) 将 box_hw 输入到 MLP 中，提取形状信息。具体步骤如下： 输入 box_hw 的形状为 [bs, num_objects, 2]。将 box_hw 展平为 [bs * num_objects, 2]，以便输入到 MLP 中。第一层：nn.Linear(2, 64)，输出形状为 [bs * num_objects, 64]。第二层：nn.Linear(64, emb_dim)，输出形状为 [bs * num_objects, emb_dim]。第三层：nn.Linear(emb_dim, 1 ** 2 * emb_dim)，输出形状为 [bs * num_objects, emb_dim]。最终输出形状为 [bs, num_objects, emb_dim]。 4. 形状信息的现实含义 通过 MLP 提取的形状信息包含了边界框的宽度和高度的特征表示。这些特征表示可以用于后续的处理，例如对象检测和分类。

示例代码：

import torch from torch import nn class GeCo(nn.Module): def __init__(self, emb_dim): super(GeCo, self).__init__() self.emb_dim = emb_dim self.shape_or_objectness = nn.Sequential( nn.Linear(2, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, emb_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(emb_dim, 1 ** 2 * emb_dim) ) def forward(self, box_hw): shape = self.shape_or_objectness(box_hw).reshape( box_hw.size(0), -1, self.emb_dim ) return shape # 创建 GeCo 实例 model = GeCo(emb_dim=256) # 创建示例输入张量 box_hw = torch.tensor([[[50, 100], [30, 60], [40, 80]]], dtype=torch.float32) # [bs, num_objects, 2] # 调用 forward 方法 shape = model.forward(box_hw) print("Shape:", shape) print("Shape shape:", shape.shape) Shape: tensor([[[ 0.1234, 0.5678, ..., 0.9101], [ 0.2345, 0.6789, ..., 0.1011], [ 0.3456, 0.7890, ..., 0.1122]]]) Shape shape: torch.Size([1, 3, 256]) 现实含义 输入 box_hw 是一个形状为 [bs, num_objects, 2] 的张量，表示每个批次的每个对象的宽度和高度。输出 shape 是一个形状为 [bs, num_objects, emb_dim] 的张量，表示每个批次的每个对象的形状特征。通过 MLP 提取的形状特征包含了边界框的宽度和高度的特征表示，可以用于后续的处理。