Tensorflow版Faster RCNN源码解析(TFFRCNN) (1) VGGnet_test.py
本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记第1篇 VGGnet_test.py
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(1)VGGnet_test.py
阅读时间: 2019/1/7
代码位置:E:\TFFRCNN\lib\networks
调用关系:
from .network import Network
代码作用:定义了测试(推断)网络和几个变量的占位符,测试阶段test.py中im_detect函数以feed_dict馈入data等图像信息,依此层层计算。(从network.py中根据内部代码看)各层计算时首先置空self.inputs输入列表,然后将本层的输入feed进来,将本层的输出保存在self.layers字典中供下一层取输入数据时使用。
主要函数及作用:
(1)定义了VGGnet_test子类,继承自Network父类(network.py)
需要注意上述几个变量占位符预先定义的维度和变量各自代表什么(self.data等变量维度见下一篇分析)
Self.layers字典和self.keep_prob与(test.py中)im_detect函数中sess.run()函数中馈入的feed_dict数据照应。
其中self.inputs[]为各层输入列表,在network.py中装饰器部分有对如何获取各层输入的代码。Self.layers存放各层输出字典,字典中键为层名,如‘conv1_1’,值为各层输出。
(2)以第一层conv1_1为例,描述计算过程
feed方法继承自Network类,最开始 self.layers = dict({'data': self.data, 'im_info': self.im_info})包含data数据。首先置空self.inputs列表,以本层输入data为例,从self.layers字典中取出data数据添加到self.inputs列表中构成本层输入。返回self,链接上代码下一行.conv(xxx),在network.py中找到conv()的定义,发现@layer装饰器,用于扩展conv的功能,因此卷积运算不在conv中进行,而是在装饰器(内嵌了conv()函数)中进行。
op即为传入各种操作名,比如conv、max_pool;发现这个装饰器上还有一个装饰器,具体作用不太清楚,没去细究(如有了解的读者可以教教我)这里我们主要关注@layer这个装饰器的内部函数执行过程,首先取得name,形如conv1_1、conv1_2,本层输入长度为1,layer_input取得上述输入列表中的值,进行本层的运算,layer_output为本层返回值,将其存入self.layers字典,调用feed方法,置空输入列表,从self.layers中获取下一层输入列表 ,照此循环下去。
(3)测试(推断)网络结构
特征提取部分:13个conv,5个max pooling
RPN网络部分
其余网络处理部分,主要涉及维度转换和获取rois操作,关键是proposal_layer()层
第二阶段:类别判别+位置精修部分,输入为conv5_3和rois
注意: 需要预先了解python 装饰器(即定义各层运算时出现的@layer,为了扩充函数功能)、类的继承、类方法、链接调用(各层返回self,下一行直接.xx)、*args形参数量不固定的函数定义方式等python编程知识。
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