3차원 텐서를 입력으로 클래스 스코어를 출력하는 기능의 모듈
입력 텐서를 풀링하여 1차월의 텐서로 변환하고 fc 연산을 적용해서 클래스 스코어를 출력함
args:
in_channels (int) : 입력 텐서의 채널 수
num_classes (int) : 클래스 수, 출력 텐서의 채널 수
dropout_ratio (float) : 드랍아웃 비율을 설정하는 파라미터
input_key (str) : inference에 사용하는 입력데이터의 키값
Definition at line 4 of file i3d_head.py.
| i3d_head.I3DHead.forward |
( |
| self, |
|
|
| feat_dict ) |
args:
sample (dict)) : 입력 데이터, self.input_key에 해당하는 키가 있어야함
self.input_key의 아이템은 Tensor 타입 -> shape (B, in_channels, T, H, W)
B : 배치 크기
T : 시간
return (Tensor):
1차원 특징 벡터 -> shape (B, num_classes)
Definition at line 29 of file i3d_head.py.
29 def forward(self, feat_dict):
30 """
31 args:
32 sample (dict)) : 입력 데이터, self.input_key에 해당하는 키가 있어야함
33 self.input_key의 아이템은 Tensor 타입 -> shape (B, in_channels, T, H, W)
34 B : 배치 크기
35 T : 시간
36
37 return (Tensor):
38 1차원 특징 벡터 -> shape (B, num_classes)
39 """
40 x = feat_dict[self.input_key]
41 x = self.avg_pool(x)
42
43 if self.dropout is not None:
44 x = self.dropout(x)
45
46 x = x.view(x.shape[0], -1)
47 cls_score = self.fc_cls(x)
48
49 return cls_score
50