PyTorch FasterRCNN类型错误:forward()接受2个位置参数，但给出了3个

Question

我正在进行对象检测，我有一个包含图像及其相应边界框(地面实况值(的数据集。

实际上，我已经建立了自己的特征提取器，它以图像为输入并输出特征图(基本上是一个编码器-解码器系统，解码器的最终输出与图像大小相同，并且有3个通道(。现在，我想把这个特征图作为FasterRCNN模型的输入，用于检测，而不是原始图像。我正在使用以下代码在FRCNN检测模块的顶部添加特征图(使用RTFNet生成特征图-此链接处的代码(

frcnn_model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
in_features = frcnn_model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features
frcnn_model.roi_heads.box_predictor = FastRCNNPredictor(in_features, num_classes)
fpn_block = frcnn_model.backbone.fpn
rpn_block = frcnn_model.rpn
backbone = RTFNet(num_classes) RTFNet is a feature extractor taking as input, an image having 4 channels(fused RGB and thermal image) , 
model = nn.Sequential(backbone, nn.ReLU(inplace=True))
model = nn.Sequential(model,fpn_block)
model = nn.Sequential(model,rpn_block)
model = nn.Sequential(model,FastRCNNPredictor(in_features, num_classes))

我只是想测试一下，看看它是否可以通过使用以下代码来生成随机图像和边界框

images, boxes = torch.rand(1, 4, 512, 640), torch.rand(4, 11, 4)
labels = torch.randint(1, num_classes, (4, 11))
images = list(image for image in images)
targets = []
for i in range(len(images)):
d = {}
d['boxes'] = boxes[i]
d['labels'] = labels[i]
targets.append(d)
output = model(images, targets)

运行此程序会给我以下错误

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-22-2637b8c27ad2> in <module>()
----> 1 output = model(images, targets)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/modules/module.py in __call__(self, *input, **kwargs)
530             result = self._slow_forward(*input, **kwargs)
531         else:
--> 532             result = self.forward(*input, **kwargs)
533         for hook in self._forward_hooks.values():
534             hook_result = hook(self, input, result)
TypeError: forward() takes 2 positional arguments but 3 were given

然而，当我用正常的FasterRCNN模型替换我的模型时，

model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
in_features = model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features
model.roi_heads.box_predictor = FastRCNNPredictor(in_features, num_classes)

没有错误，它工作良好

有人能告诉我哪里出了问题吗？提前感谢

Answer 1

这是因为只有图像输入才应该传递到模型中，而不是图像和地面实况目标。所以你可以做output = model(images)，而不是做output = model(images, targets)。

至于为什么错误消息说要给定3个位置参数，这是因为forward是用默认的self关键字启动的，该关键字表示类实例。因此，除了self之外，您只应该再给出1个参数，即输入图像。