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python - 从哪里可以得到pytorch torchvison 中模型的所有方法的详细描述？

问题描述

我是pytorch的初学者，在阅读一个关于mask rcnn的项目的源代码时，我不知道从哪里可以得到一些我不明白的方法的信息。官方文档似乎不是很详细的？

# load an instance segmentation model pre-trained pre-trained on COCO
model = torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
# get number of input features for the classifier
in_features = model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features
# replace the pre-trained head with a new one
model.roi_heads.box_predictor = FastRCNNPredictor(in_features, num_classes)

就像上面的代码一样，我无法从模型的文档中获取有关“roi_head”属性的详细信息。从哪里可以了解它？</p>

标签： pythondeep-learningpytorch

解决方案

您将无法在文档中找到此类内容。您必须深入研究源代码。对象检测 API，尤其是基于锚点的两阶段方法，有点复杂，而且它们往往有太多的组件和超参数。PyTorch 团队已经做出了令人难以置信的工作，使这个 API 模块化且易于使用。在特定情况下，roi_heads您可以查看此处以了解更多信息。通常，所有组件都可以在torchvision/models/detection.

无论如何，您总是可以打开一个问题，要求他们扩展文档。或者我们甚至可以自己做并提出拉取请求:)

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