ResNet改进(41)：与FPN结合的图像分类模型

1.介绍

概述

本文将详细解析一个结合了ResNet34和特征金字塔网络(FPN)的自定义图像分类模型。

该模型提供了两种工作模式：标准ResNet模式和FPN增强模式，能够灵活适应不同的图像分类需求。

模型架构

1. FPN (Feature Pyramid Network) 模块

FPN是一种用于构建多尺度特征表示的网络结构，特别适合处理不同尺寸的目标检测任务。

在我们的实现中，FPN被用于增强图像分类任务的性能。

class FPN(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels_list, out_channels=256):
        super(FPN, self).__init__()
        self.out_channels = out_channels
        
        # Lateral layers
        self.lateral_convs = nn.ModuleList()
        for in_channels in in_ch