mmdetection 对于输入的图像特征相获取检测头的输出如何写代码实现

在 mmdetection 中，我们可以通过修改配置文件来实现获取检测头的输出。

具体来说，我们可以在配置文件中指定模型的结构和参数，包括特征提取网络、检测头等。例如，以下是一个 Faster R-CNN 的配置文件示例：

model = dict(
    type='FasterRCNN',
    pretrained='torchvision://resnet50',
    backbone=dict(
        type='ResNet',
        depth=50,
        num_stages=4,
        out_indices=(0, 1, 2, 3),
        frozen_stages=1,
        norm_cfg=dict(type='BN', requires_grad=True),
        style='pytorch'),
    neck=dict(
        type='FPN',
        in_channels=[256, 512, 1024, 2048],
        out_channels=256,
        num_outs=5),
    rpn_head=dict(
        type='RPNHead',
        in_channels=256,
        feat_channels=256,
        anchor_scales=[8],
        anchor_ratios=[0.5, 1.0, 2.0],
        anchor_strides=[4, 8, 16, 32, 64],
        target_means=[0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
        target_stds=[1.0, 1.0, 1.0, 1.0],
        loss_cls=dict(
            type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=True, loss_weight=1.0),
        loss_bbox=dict(type='SmoothL1Loss', beta=1.0 / 9.0, loss_weight=1.0)),
    roi_head=dict(
        type='StandardRoIHead',
        bbox_roi_extractor=dict(
            type='SingleRoIExtractor',
            roi_layer=dict(type='RoIAlign', out_size=7, sample_num=2),
            out_channels=256,
            featmap_strides=[4, 8, 16, 32]),
        bbox_head=dict(
            type='Shared2FCBBoxHead',
            in_channels=256,
            fc_out_channels=1024,
            roi_feat_size=7,
            num_classes=80,
            bbox_coder=dict(
                type='DeltaXYWHBBoxCoder',
                target_means=[0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
                target_stds=[0.1, 0.1, 0.2, 0.2])),
        mask_roi_extractor=dict(
            type='SingleRoIExtractor',
            roi_layer=dict(type='RoIAlign', out_size=14, sample_num=2),
            out_channels=256,
            featmap_strides=[4, 8, 16, 32]),
        mask_head=dict(
            type='FCNMaskHead',
            num_convs=4,
            in_channels=256,
            conv_out_channels=256,
            num_classes=80)))

其中，type 指定了模型的类型，这里是 Faster R-CNN；backbone 指定了特征提取网络的结构和参数；neck 指定了特征金字塔网络的结构和参数；rpn_head 指定了 RPN 网络的结构和参数；roi_head 指定了 RoI pooling 和 bbox/head 网络的结构和参数；等等。

在配置文件中指定好模型的结构和参数后，我们可以使用 build_detector 函数来构建模型，并使用 model.forward 函数来获取检测头的输出。例如：

from mmdet.models import build_detector
import torch

config_file = 'configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'
model = build_detector(config_file)

img = torch.randn(1, 3, 224, 224)
result = model.forward(img)

其中，config_file 指定了配置文件的路径；build_detector 函数根据配置文件构建模型；img 是输入的图像特征，可以是一个 PyTorch 的 Tensor；model.forward 函数计算模型的输出，即检测头的输出。最终，result 是一个包含检测结果的字典，可以包括 bbox、score、label 等信息。