简介：本文探讨了对MMDetection框架中骨干网络（Backbone）进行自定义和优化的方法，以适应不同的计算机视觉任务需求。
在MMDetection框架中引入自定义的Backbone模块（如本例中的SpinMLP），需要执行以下步骤：
一、设计新的Backbone模块
1. 创建一个名为`spinmlp.py`的新文件。
2. 将该文件保存于`mmdetmodelsbackbones`目录下。
二、导入新Backbone模块
为了确保自定义的Backbone能被MMDetection框架识别，需进行以下操作：
1. 修改位于`mmdetmodelsbackbones__init__.py`中的代码：
- 导入新的Backbone模块。
```python
from .spinmlp import SpinMLP
```
- 更新文件内的`__all__`列表以包含新创建的Backbone名称SpinMLP。
三、配置文件设置
在MMDetection中，模型构建依赖于特定的配置文件。当使用新的数据集或更换网络结构时，通常需要新建一个配置文件。本例中作者创建了一个名为`detr_spinmlp_8x8_150e_mask.py`的新配置文件，并将原有的ResNet替换为SpinMLP。
**关键代码如下：**
```python
# model settings
model = dict(
type=DETR,
backbone=dict(
type=SpinMLP,
patch_size=(16, 16), # [1, 2048, 28, 28]
in_c=3,
hidden_dim=1024,
expansion_factor=4,
num_blocks=4,
num_classes=80,
weightattn=True,
Backbone=True
),
)
```
其中：
- 设置模型类型为DETR。
- 使用SpinMLP作为Backbone，配置其patch大小、输入通道数等参数。
通过这种方式可以灵活地更换模型中的Backbone模块以适应不同的任务需求或提高性能。这对于研究人员来说非常重要，因为它允许他们在不改变整个架构的情况下试验不同组件的效果。
5星
