对检测模型db加了一个输出用于分类，怎么将这层输出出来

[wangsssjjj]

[GreatV]

在DB模型的基础上添加一个用于分类的输出后，你需要确保该输出层在推理时能够被正确获取。以下是实现此功能的关键步骤：

1. 确保模型结构包含额外的分类输出

你需要在DB模型的基础上修改 model.py 或类似的定义文件，确保新增的分类层被正确添加，并在forward函数中返回该输出。例如：

class CustomDBModel(DBModel):
    def __init__(self, backbone, neck, head, num_classes):
        super(CustomDBModel, self).__init__(backbone, neck, head)
        self.classifier = nn.Linear(in_features=..., out_features=num_classes)

    def forward(self, x):
        feature_maps = super().forward(x)
        classification_output = self.classifier(feature_maps)  # 假设 feature_maps 是合适的输入
        return feature_maps, classification_output

2. 修改推理代码以输出分类结果

在推理代码中，你需要确保能够正确获取分类层的输出。例如，在 PaddleOCR 推理代码中修改 predictor.py 使其返回额外的分类结果：

model_output = model(image)
det_output, class_output = model_output  # 获取检测和分类输出

3. 调试与可视化输出

如果需要查看分类输出，可以使用 print() 或 log 方式进行调试：

print(f"Detection Output: {det_output.shape}")
print(f"Classification Output: {class_output.shape}")

如果是可视化分类结果，可以使用 matplotlib 或其他工具：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(det_output[0].cpu().detach().numpy())  # 显示检测结果
plt.title(f"Predicted Class: {class_output.argmax(dim=1).item()}")
plt.show()

4. 确保模型导出时包含该输出

如果你计划导出模型用于部署，请确保 inference 的 save_inference_model 包含该层的输出：

paddle.jit.save(model, "custom_db_model", input_spec=[paddle.static.InputSpec(shape=[None, 3, H, W], dtype='float32')])

这样，推理时也能正确获取分类输出。

如果你遇到进一步的问题，可以参考 PaddleOCR 的相关讨论，或者提供更详细的代码和报错信息进一步分析。

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