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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 nnclass GeCo(nn.Module):def __init__(self, emb_dim):super(GeCo, self).__init__()self.emb_dim = emb_dimself.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。