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本文以mobilenet作为backbone举例
1、找到mmdet中的backbone相关的模型源码
首先要找到你安装在虚拟环境中的mmdet库的路径，mmdet中的源码文件如下图所示：
在mmdet->models->backbones文件夹下就都是各种特征提取的backbone源码了
; 2、修改backbone源码
我们打开mobilenetv2的代码，可以看到如下所示：
对比论文中的模型结构
我们可以发现，源码的二维数组就是对应的每一个module的配置，以[1,16,1,1]为例，就是第0个bottleneck的配置，t=1，c=16，n=1，s=1。t表示扩张系数，c为输出通道数，n为该层重复的次数，s为步长。通过修改这些可以轻易地改变模型的深度（重复层数）和宽度（卷积通道数）。
3、修改对应的config代码
这里以faster-rcnn作为检测器，Mobilenet_v2作为backbone为例。
上图是用FPN将mobilenet的四个不同尺寸的特征做融合，这边选择的是1,2，4,7层的特征，一定要记得这边要跟源码里的通道数对应，最后输出通道数32一定要与后续的rpn neck对应上
其他的模块也可以根据自己的需求去做不同的配置，很方便的。
; 总结
以上就是最近使用到的一些自己配置mmdet的东西，mmdet的配置是可以很灵活的，有需要还可以自己写backbone或者损失函数然后放到注册信息里就可以。大家有兴趣的话可以一键三连一下支持一下博主。
Original: https://blog.csdn.net/qq_39004111/article/details/121633672
Author: 弓长
Title: mmdetection修改源码来进行backbone结构改进
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