Pytorch中的VGG实现修改最后一层FC( 三 ) _Pytorch

self.classifier = nn.Sequential(
nn.Conv2d(512, 1024, kernel_size=3, stride=1, padding=6, dilation=6),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(1024, 1024, kernel_size=1, stride=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(1024, num_classes, kernel_size=1, stride=1),
nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
)
def forward(self, x):
x = self.features(x)
x = self.avgpool(x)
x = self.classifier(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
return x
vgg16 = VGG16(num_classes)
```
在以上代码中，我们将最后一个全连接层替换成了一个卷积层和一个池化层，以便于生成不同大小的特征图。具体而言，我们使用了三个卷积层来生成1024维的特征图，然后使用一个自适应平均池化层将特征图转换成一个标量，最后使用Softmax函数将标量转换成概率分布。通过这种方式，我们可以将VGG16模型用于目标检测任务，并生成不同大小的特征图。
4. 总结
【Pytorch中的VGG实现修改最后一层FC】本文介绍了如何在Pytorch中实现修改VGG的最后一层全连接层。我们首先查看了VGG模型的结构，并发现最后一个全连接层的参数数量很大。然后，我们定义了一个新的全连接层，并将其替换掉原来的全连接层。除此之外，我们还介绍了如何修改VGG的其他层来适应自己的任务，例如目标检测任务。通过本文的介绍，读者可以了解如何在Pytorch中灵活地修改VGG模型，以适应不同的任务需求。

Pytorch中的VGG实现修改最后一层FC( 三 )

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