Faster-RCNN论文中在RoI-Head网络中,将128个RoI区域对应的feature map进行截取,而后利用RoI pooling层输出7*7大小的feature map.在pytorch中可以利用: torch.nn.functional.adaptive_max_pool2d(input, output_size, return_indices=False) torch.nn.AdaptiveMaxPool2d(output_size, return_indices=False)…

到底什么是 ROI Pooling Layer ??? 只知道 faster rcnn 中有 ROI pooling, 而且其他很多算法也都有用这个layer 来做一些事情,如:SINT,检测的文章等等.那么,到底什么是 ROI pooling 呢??? 参考:http://blog.csdn.net/lanran2/article/details/60143861 在 faster rcnn 中,RPN 会产生很多的候选 proposal,这里出来的是 BBox 的位置,也就是我们感兴趣的区域…

LINEAR LAYERS Linear Examples: >>> m = nn.Linear(20, 30) >>> input = torch.randn(128, 20) >>> output = m(input) >>> print(output.size()) torch.Size([128, 30]) 查看源码后发现U指的是均匀分布,即weight权重(A的转置)是取自输入尺寸的倒数再开方后的正负值之间的均匀分布,同理可…

具体示例如下,注意观察维度的变化 #coding=utf-8 import torch """改变tensor的形状的四种不同变化形式""" def change_tensorSize(): x=torch.randn(2,4,3) s=x.transpose(1,2) y=x.view(2,3,4) z=x.permute(0,2,1) print(x) print(y) print(z) #expand_as #tensor.t()只能转化…

ROIs Pooling顾名思义,是pooling层的一种,而且是针对ROIs的pooling: 整个 ROI 的过程,就是将这些 proposal 抠出来的过程,得到大小统一的 feature map. 什么是ROI呢?(https://www.sogou.com/link?url=DOb0bgH2eKh1ibpaMGjuyy_CKu9VidU_Nm_z987mVIMm3Pojx-sH_PfgfR9iaaFcn666hxi--_g.) ROI是Region of interest的简写,指的是…

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/53927068 https://blog.csdn.net/wangdongwei0/article/details/88956527 pytorch最后的权重文件是.pth格式的. 经常遇到的问题: 进行finutune时,改配置文件中的学习率,发现程序跑起来后竟然保持了以前的学习率, 并没有使用新的学习率. 原因: 首先查看.pth文件中的内容,我们发现它其实是一个字典格式的文件: 其中保存了optimizer和schedul…

转自 https://blog.csdn.net/gbyy42299/article/details/80352418 Faster rcnn的整体构架: 训练的大致过程: 1.图片先缩放到MxN的尺寸,之后进入vgg16后得到(W/16,H/16)大小的feature map: 2.对于得到的大小为(W/16,H/16)的feature map上的每一个位置,都生成三种比例.三种(rotio.scale)尺度的anchors,Anchor即给出一个基准窗大小,按照倍数和长宽比例得到不同大小的窗…

Faster rcnn的整体构架: 训练的大致过程: 1.图片先缩放到MxN的尺寸,之后进入vgg16后得到(W/16,H/16)大小的feature map: 2.对于得到的大小为(W/16,H/16)的feature map上的每一个位置,都生成三种比例.三种(rotio.scale)尺度的anchors,Anchor即给出一个基准窗大小,按照倍数和长宽比例得到不同大小的窗.例如论文中基准窗大小为16,给了(8.16.32)三种倍数和(0.5.1.2)三种比例,这样能够得到一共9种尺度的an…

目录 0,可视化的重要性: 1,特征图(feture map) 2,卷积核权重 3,卷积核最匹配样本 4,类别激活图(Class Activation Map/CAM) 5,网络结构的可视化 0,可视化的重要性: 深度学习很多方向所谓改进模型.改进网络都是在按照人的主观思想在改进,常常在说模型的本质是提取特征,但并不知道它提取了什么特征.哪些区域对于识别真正起作用.也不知道网络是根据什么得出了分类结果.为了增强结果的可解释性,需要给出模型的一些可视化图来证明模型或新methods对于任务的作用,…

目标检测typical architecture 通常可以分为两个阶段: (1)region proposal:给定一张输入image找出objects可能存在的所有位置.这一阶段的输出应该是一系列object可能位置的bounding box.这些通常称之为region proposals或者 regions of interest(ROI). (2)final classification:确定上一阶段的每个region proposal是否属于目标一类或者背景. 这个architectur…