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FSHNet

FSHNet（Feature Shrinking Network）是一种基于Rust实现的目标检测网络，专注于高效的特征提取与压缩。该网络通过特征收缩机制减少计算量，适用于实时目标检测场景。以下是实例的构建方法，涵盖数据准备、模型训练、推理部署等环节。

简介​

论文提出了FSHNet（Fully Sparse Hybrid Network），一种用于3D物体检测的全稀疏混合网络。FSHNet旨在解决现有稀疏3D检测器的两大核心问题：长距离交互能力弱和网络优化困难。稀疏检测器（如VoxelNeXt和SAFDNet）虽能高效处理点云数据（仅操作非空体素），但在长距离检测任务中表现不足。FSHNet通过结合稀疏卷积的高效性和注意力机制的长距离交互能力，实现了在多个基准数据集（Waymo、nuScenes、Argoverse2）上的SOTA性能。主要创新包括SlotFormer块、动态稀疏标签分配策略和稀疏上采样模块。

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数据准备

使用Rust的ndarray和image库加载和处理图像数据。确保数据集包含标注文件（如COCO或Pascal VOC格式）。

use image::GenericImageView;
use ndarray::{Array, Array3};fn load_image(path: &str) -> Array3<f32> {let img = image::open(path).unwrap();let rgb = img.to_rgb8();Array::from_shape_fn((3, img.height() as usize, img.width() as usize), |(c, y, x)| {rgb.get_pixel(x as u32, y as u32)[c] as f32 / 255.0})
}

模型定义

定义FSHNet的核心结构，包括特征收缩层和检测头。使用tch-rs库（Rust的PyTorch绑定）构建网络。

use tch::{nn, nn::Module, Tensor};struct FeatureShrinkingBlock {conv1: nn::Conv2D,conv2: nn::Conv2D,
}impl Module for FeatureShrinkingBlock {fn forward(&self, x: &Tensor) -> Tensor {let x = self.conv1.forward(x).relu();self.conv2.forward(&x).relu()}
}

训练流程

配置优化器和损失函数，使用交叉熵损失和L1定位损失。

use tch::nn::{Adam, OptimizerConfig};let mut opt = Adam::default().build(&vs, 1e-3).unwrap();
for epoch in 0..50 {let loss = model.forward(&inputs).mse_loss(&targets);opt.bac