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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

PyTorch

PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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【pytorch】複雑に入り組んでるモデルの中間層の出力を取得したい。

moriten

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深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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投稿2020/11/27 18:14

編集2020/11/27 18:21

前提・実現したいこと

torchvisionのFaster R-CNNの第一段階(roi_heads後)の値だけ取得して特徴マップを取得したいです。
用いているコードはtorchvisionのFaster(Mask)R-CNNのチュートリアルです。

https://pytorch.org/tutorials/intermediate/torchvision_tutorial.html

https://colab.research.google.com/github/pytorch/vision/blob/temp-tutorial/tutorials/torchvision_finetuning_instance_segmentation.ipynb#scrollTo=UYDb7PBw55b-

どうやらフックで引っ掛ける方法があるようですが、このroi_headなどは
torchvisionのモジュールとなっているためあまり自分の手で変更はしたくありません、、何か方法はありますでしょうか、、
(もし難しければroi_headのコードを一番下に添付しますので具体的な方法を教えて下さると助かります。)

printで出力したモデルのアーキテクチャ

出力したいのはほぼ一番下のroi_headsの出力です。

FasterRCNN( (transform): GeneralizedRCNNTransform( Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) Resize(min_size=(800,), max_size=1333, mode='bilinear') ) (backbone): Sequential( (0): ConvBNReLU( (0): Conv2d(3, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU6(inplace=True) ) ###長いので省略### ) ) (rpn): RegionProposalNetwork( (anchor_generator): AnchorGenerator() (head): RPNHead( (conv): Conv2d(1280, 1280, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)) (cls_logits): Conv2d(1280, 15, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1)) (bbox_pred): Conv2d(1280, 60, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1)) ) ) (roi_heads): RoIHeads( (box_roi_pool): MultiScaleRoIAlign() (box_head): TwoMLPHead( (fc6): Linear(in_features=62720, out_features=1024, bias=True) (fc7): Linear(in_features=1024, out_features=1024, bias=True) ) (box_predictor): FastRCNNPredictor( (cls_score): Linear(in_features=1024, out_features=5, bias=True) (bbox_pred): Linear(in_features=1024, out_features=20, bias=True) ) ) )

#####modelがここまできれいに出力できるなら最初からroi_headsまでの出力(fc7まで)を取り出すことはできないでしょうか??
ご教示いただければ非常に助かります。
よろしくおねがいします。

##roi_headsのコード
https://github.com/pytorch/vision/blob/10d5a55c332771164c13375f445331c52f8de6f1/torchvision/models/detection/roi_heads.py

##追加
すみませんほしいfc7の部分のコードはこちらになります。

class TwoMLPHead(nn.Module): """ Standard heads for FPN-based models Arguments: in_channels (int): number of input channels representation_size (int): size of the intermediate representation """ def __init__(self, in_channels, representation_size): super(TwoMLPHead, self).__init__() self.fc6 = nn.Linear(in_channels, representation_size) self.fc7 = nn.Linear(representation_size, representation_size) def forward(self, x): x = x.flatten(start_dim=1) x = F.relu(self.fc6(x)) x = F.relu(self.fc7(x)) return x

ここの部分のすべてのコードはこちらです
https://github.com/pytorch/vision/blob/10d5a55c332771164c13375f445331c52f8de6f1/torchvision/models/detection/faster_rcnn.py

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以下のコードで実装できた

python

1#forwordが呼ばれるたびに呼ばれる 2class SaveOutput: 3 def __init__(self): 4 self.outputs = [] 5 6 def __call__(self, module, module_in, module_out): 7 self.outputs.append(module_out) 8 9 def clear(self): 10 self.outputs = [] 11 12 13save_output = SaveOutput() 14hook_handles = [] 15 16#fc7の出力 17layer=model.roi_heads.box_head.fc7 18handle = layer.register_forward_hook(save_output) 19hook_handles.append(handle) 20 21 22save_output.outputs

投稿2020/11/30 02:11

moriten

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