extract_feat(points, img_metas) # 主要是调用 bbox_head 内部的 forward_train 方法,得到 head 输出 outs = self.bbox_head(x) loss_inputs = outs + (gt_bboxes_3d, gt_labels_3d, img_metas) # 将 head 部分的输出和数据的 label 送入计算 loss losses = self.bbox_head.loss( *loss_...
2.2.1 BBox Decoder 2.2.2 BBox PostProcess 2.2.3 Testing tricks 2.3 训练测试算法流程 2.3.1 bbox_head.forward_train 2.3.2 bbox_head.get_bboxes 3 总结 文@000007 0 摘要 大家好,今天我们将开启新的解读篇章,本系列解读主要分享 MMDetection 中已经复现的主流目标检测模型。 众所周知,目标检测算法比...
5、BBox Assigner&& Sampler:目标检测 head 输出一般是特征图,对于分类任务存在严重的正负样本不平衡,可以通过正负样本属性分配和采样控制 6、BBox Encoder:为了方便收敛和平衡多分支,一般都会对 gt bbox 进行编码 7、loss:最后一步是计算分类和回归 loss,进行训练 8、trick:在训练过程中也包括非常多的 trick,例如...
BBoxHead类继承自nn.Module类,定义在\mmdet\models\roi_heads\bbox_heads\bbox_head.py中,其作用是输出ROI Pooling的分类和回归值. importtorchimporttorch.nn as nnimporttorch.nn.functional as Ffrommmcv.runnerimportauto_fp16, force_fp32fromtorch.nn.modules.utilsimport_pairfrommmdet.coreimportbuild_bbo...
BBoxHead类继承自nn.Module类,定义在\mmdet\models\roi_heads\bbox_heads\bbox_head.py中,其作用是输出ROI Pooling的分类和回归值. importtorchimporttorch.nn as nnimporttorch.nn.functional as Ffrommmcv.runnerimportauto_fp16, force_fp32fromtorch.nn.modules.utilsimport_pairfrommmdet.coreimportbuild_bbo...
bbox_head=dict( # RoIHead 中 box head 的配置. type='Shared2FCBBoxHead', # bbox head 的类别,更多细节请参考 https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/models/roi_heads/bbox_heads/convfc_bbox_head.py#L177。 in_channels=256, # bbox head 的输入通道。 这与 roi_extrac...
roi_head整合:bbox_roi_extractor, bbox_head, mask_roi_extractor ,mask_head四个字段整合至roi_head下,而不再与rpn_head等平级出现 代码语言:txt 复制 # v1 bbox_roi_extractor=dict( ... ), bbox_head=[ ... ] mask_roi_extractor=dict( ...
ConvFCBBoxHead类定义在\mmdet\models\roi_heads\bbox_heads\convfc_bbox_head.py中,其作用是对共享特征层进行卷积和全连接操作,然后在forward到BBoxHead类中,而且也继承自BBoxHead类.convfc_bbox_head.py还包含了Shared2FCBBoxHead和Shared4Conv1FCBBoxHead两个类. ...
backbone: 通常是FCN网络,用于提取特征图,例如ResNet。neck: backbones 和 heads之间的部分, 例如FPN, ASPP.head: 用于特定任务的部分,例如bbox 预测 和 mask 预测.roi 提取器: 用于从特征图中提取特征部分,例如RoI Align。我们还使用上述组件编写了一些通用的检测管道,例如SingleStageDetector 和 TwoStageDetector...
虽然head 部分的网络构建比较简单,但是由于正负样本属性定义、正负样本采样和 bbox 编解码模块都在 head 模块中进行组合调用,故 MMDetection 中最复杂的模块就是 head。在最后的整体流程部分会对该模块进行详细分析。 3.4 Enhance enhance 是即插即用、能够对特征进行增强的模块,其具体代码可以通过 dict 形式注册到 ...