此处模拟 rpn_feature_maps数据的处理,最终得到rpn_class_logits, rpn_class, rpn_bbox。

代码如下:

import numpy as np
'''
层与层之间主要是中间变量H与W不一致,则此处模拟2层,分别改为8与4
'''
# 模拟某层,如p3
a1=np.ones((3,8,2)) # rpn_class_logits
b1=np.ones((3,8,2)) # rpn_class
c1=np.ones((3,8,4)) # rpn_bbox
# 模拟某层,如p4
a2=np.ones((3,4,2)) # rpn_class_logits
b2=np.ones((3,4,2)) #rpn_class
c2=np.ones((3,4,4)) #rpn_bbox
layer_outputs = []
'''
以下模拟此处代码,得到layer_outputs:
for p in rpn_feature_maps:
layer_outputs.append(rpn([p]))
'''
d1=[a1,b1,c1]
d2=[a2,b2,c2]
layer_outputs.append(d1)
layer_outputs.append(d2)
'''
outputs = list(zip(*layer_outputs))
'''
output_names = ["rpn_class_logits", "rpn_class", "rpn_bbox"] # 可跳过
outputs = list(zip(*layer_outputs))
print('outputs',outputs)
'''
此处模拟以下代码,最终得到rpn_class_logits, rpn_class, rpn_bbox值
outputs = [KL.Concatenate(axis=1, name=n)(list(o)) for o, n in zip(outputs, output_names)]
'''
rpn_class_logits = np.concatenate((list(outputs[0])[0],list( outputs[0])[1]),axis=1)
print('rpn_class_logits=',rpn_class_logits)
rpn_class = np.concatenate((list(outputs[1])[0],list( outputs[1])[1]),axis=1)
print('rpn_class=',rpn_class)
rpn_bbox=np.concatenate((list(outputs[2])[0],list( outputs[2])[1]),axis=1)
print('rpn_bbox=',rpn_bbox)

结果如下:

outputs [(array([[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]]]), array([[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]]])), (array([[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]]]), array([[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]]])), (array([[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],

[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],

[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]]]), array([[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],

[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],

[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]]]))]
rpn_class_logits= (array([[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]]]), array([[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]]]))
rpn_class= (array([[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]]]), array([[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]]]))
rpn_bbox= (array([[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],

[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],

[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]]]), array([[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],

[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],

[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]]]))
rpn_bbox= [[[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]]

[[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]]

[[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]]]

												

mask-rcnn代码解读(四):rpn_feature_maps数据的处理的更多相关文章

  1. 使用colab运行深度学习gpu应用(Mask R-CNN)实践

    1,目的 Google Colaboratory(https://colab.research.google.com)是谷歌开放的一款研究工具,主要用于机器学习的开发和研究.这款工具现在可以免费使用, ...

  2. [代码解析]Mask R-CNN介绍与实现(转)

    文章来源 DFann 版权声明:如果你觉得写的还可以,可以考虑打赏一下.转载请联系. https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/78483779 ...

  3. Mask R-CNN用于目标检测和分割代码实现

    Mask R-CNN用于目标检测和分割代码实现 Mask R-CNN for object detection and instance segmentation on Keras and Tenso ...

  4. CVPR2019 | Mask Scoring R-CNN 论文解读

    Mask Scoring R-CNN CVPR2019 | Mask Scoring R-CNN 论文解读 作者 | 文永亮 研究方向 | 目标检测.GAN 推荐理由: 本文解读的是一篇发表于CVPR ...

  5. 目标检测论文解读11——Mask R-CNN

    目的 让Faster R-CNN能做实例分割的任务. 方法 模型的结构图如下. 与Faster R-CNN相比,主要有两点变化. (1) 用RoI Align替代RoI Pool. 首先回顾一下RoI ...

  6. [Network Architecture]Mask R-CNN论文解析(转)

    前言 最近有一个idea需要去验证,比较忙,看完Mask R-CNN论文了,最近会去研究Mask R-CNN的代码,论文解析转载网上的两篇博客 技术挖掘者 remanented 文章1 论文题目:Ma ...

  7. 论文阅读笔记三十六:Mask R-CNN(CVPR2017)

    论文源址:https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf 开源代码:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 摘要 Mask R-CNN ...

  8. 物体检测之FPN及Mask R-CNN

    对比目前科研届普遍喜欢把问题搞复杂,通过复杂的算法尽量把审稿人搞蒙从而提高论文的接受率的思想,无论是著名的残差网络还是这篇Mask R-CNN,大神的论文尽量遵循著名的奥卡姆剃刀原理:即在所有能解决问 ...

  9. CVPR2019 | Libra R-CNN 论文解读

    作者 | 文永亮 学校 | 哈尔滨工业大学(深圳) 研究方向 | 目标检测.GAN 推荐理由 ​ 这是一篇发表于CVPR2019的paper,是浙江大学和香港中文大学的工作,这篇文章十分有趣,网友戏称 ...

随机推荐

  1. Microsoft Office自制安装指南 —Nusen_Liu

    Microsoft Word 2010 正版下载安装步骤 版权来自:Nusen_Liu 1.   解压文件(推荐解压到当前文件夹,大神也可以自定义的)下载地址在第16步 (*^__^*) 2.   解 ...

  2. linux远程桌面连接 VNC Server

    更新源 # sudo apt-get update 安装vnc4server # sudo apt-get install vnc4server 修改vnc远程连接密码 # vncpasswd 编辑v ...

  3. Vue实战狗尾草博客管理平台第六章

    Vue实现狗尾草博客后台管理系统第六章 本章节内容 文章列表 文章详情 草稿箱 文章发布. 本章节内容呢,开发的很是随意哈,因为多数就是element-ui的使用,熟悉的童鞋,是可以很快完成本章节的内 ...

  4. Mybatis书写

    Mybatis设置主键和自增 方法1: <insert id="insert" parameterType="Person" useGeneratedKe ...

  5. golang数据结构和算法之CircularBuffer环形缓冲队列

    慢慢练语法和思路, 想说的都在代码及注释里. CircularBuffer package CircularBuffer const arraySize = 10 type CircularBuffe ...

  6. k8s中的client-go编译成功

    要分版本的,好像1.4跟12差别好大. 1.4中用的模块管理还是vendor,12就换成mod了. 这个要记住差异. 一,从github上下载client-go的1.4版本 https://githu ...

  7. 【洛谷P4251】[SCOI2015]小凸玩矩阵(二分+二分图匹配)

    洛谷 题意: 给出一个\(n*m\)的矩阵\(A\).现要从中选出\(n\)个数,任意两个数不能在同一行或者同一列. 现在问选出的\(n\)个数中第\(k\)大的数的最小值是多少. 思路: 显然二分一 ...

  8. 单臂路由和VLAN-IF

    前几日有同学在韩老师的会员群里面提了这样一个问题: 有个问题搞半天没弄明白,我在核心交换机上划分了几个vlan,其中一个端口与防火墙相连,防火墙配置为192.168.100.1/30,核心交换机上连接 ...

  9. luoguP2852 [USACO06DEC]Milk Patterns

    题意 显然如果有一个子串出现过\(k\)次,那么它必定是一个至少长为k的后缀序的\(LCP\),求出所有相邻的长为\(k-1\)的\(height\)数组的最小值,在其中取最大值即可 code: #i ...

  10. php 学习笔记之日期时间操作一箩筐

    格式化日期时间 date : 格式化日期时间 场景 将当前日期时间或者特定日期时间格式化输出为特定格式的字符串,常用于人性化展示信息. 说明 返回给定时间戳格式化后所产生的日期时间字符串,如果没有给出 ...