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上传时间: 2019-09-14
详细说明:Faster RCNN 网络结构,详细解读Faster RCNN的各个网络模块,有助于对two stage模型的理解anchor target layer output labels
res
labels
去除1
labels
4*1*333*50
4*16650
reshape
1024
cr。 isEntropy
rpn cls lo
rPn CIs score
去除1对应的,
rPn CIs score
4*2*333*50
reshape
1024
RPN bbox pred
4*36*37*50
L1 loss
rpn box loss
rpn loss
anchor target layeroutput bbox target
4*36-37*50
anchor_ target layer output outside_ weight
权重
4*36*37*50
anchor target layer output inside weight
指示
4*36*37*50
Base feature
align
pooled feature fc7+reshape pooled feature
bbox pred
bbox pred
bbox pred
4*512*37*50
1024*5127*7
1024*4096
1024*84
1024*21*4
1024*4
proposal target layer output rois
4*256*5
proposal target layer output label
reshape
label
4*256
1024
选择
cIs score
softmax
1024*21
1024*21
proposal target layer output bbox pred
reshape
4*256*5
L1 oss
mean
cnn box loss
rpn box lOSs
bbox pred
1024*4
loss
hape
s pro
1024*21
CrossEntropy
rann cls loss
rpn cls loss
proposal target layer output label batch
4*256
anchors
丢弃有ⅰmae
anchors
overlap
max
overlap大L大于h置1
16650*4
外部分的
4*5944*4
4*5944*20
4*5944
小于 bg_thres置0
labels初始值为-1
gt boxes
lax
gt idx
4*20*5
4*20
label
Sample fg和b,
labels
Um
reshpae+permute
labels
4*5944
将多余的晋为1
4*5944
4*16650
4*1*333*50
overlap
根据☆的对应
bbox target
Umap
bbox target
reshpaetpermute
bbox target
5944*4
计算 Itrans
4*5944*4
4*16650*4
4*36*37*50
gt boxes
4*20*5
outside weight
Umap
outside_ weightreshpaetexpand
outside weight
平衡 rpn cls_los和rpn_ reg los的权重
4*256*4
416650
4*36*37*50
inside weight
ap
inside
eshpae+expand
tht
指示哪些 proposal参与los计算
4*256*4
4*16650
4*36*37*50
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