1. 左图为基本的residual block,residual mapping为两个64通道的3x3卷积,输入输出均为64通道,可直接相加。该block主要使用在相对浅层网络,比如ResNet-34; 2. 右图为针对深层网络提出的block,称为“bottleneck” block,主要目的就是为了降维。首先通过一个1x1卷积将256维通道(channel)降到64通道,最后通过一个256通道...
https://hfutzzw.github.io/2019/02/12/ResNet-Pytorch%E5%AE%98%E6%96%B9%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E6%BA%90%E7%A0%81%E8%A7%A3%E6%9E%90/
更快的RCNN-pytorch FasterRCNN在VGG,ResNet和FPN基础中实现。 参考: rbg的FasterRCNN代码: : 模型表现 在VOC2017上进行培训在VOC2017上进行测试 骨干 地图 VGG16 0.7061 ResNet101 0.754 训练模型 1.运行前,您需要: 光盘./lib 在make.sh和setup.py中更改gpu_id。 具体来说,您需要在make.sh的第5、12...