PASCAL VOC 2007 上,通过将VGG-16替换成ResNet-101,mAP从73.2%提高到76.4%, PASACAL 2012 上从70.4%提高到73.8% 值得注意的是,ResNet版本的Faster-RCNN连接方法和Baseline 版本不太一致,具体见任少卿在PAMI 2015中提到 https://arxiv.org/abs/1504.06066。以ResNet-101为例,参考下图方式,其中res5c,atrous +...
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后面也是需要group的操作,CenterNet直接预测物体的中心点,以及预测宽高或者offset等,完成物体的检测,非常的简单。 input size resize成512512,然后进入Backbone,Hourglass是一个沙漏网络,在检测人体骨骼很好用。得到的feature map是128128,分辨率下采样了4倍。将feature map输入3个head,分别预测不同的东西。 heatmap是HWC(...