根据之前对RCNN的学习,我们了解到RCNN是先将输入图片通过selective search来获得2k个预选框,然后将预选框的图片resize成227×227的尺寸(因为AlexNet卷积神经网络对输入图片的尺寸要求是227*227)。由于卷积神经网络的全连接层对于输入的特征图尺寸有固定的要求(因为全连接层的权值个数是一定的),所以候选区域的图像必须经...
:# c3、c4、c5将会在第一个残差块使用stride=2;其余所有残差块stride=1bottleneck_block=self.add_sublayer('bb_%d_%d'%(block,i),BottleneckBlock(in_channels=num_channels,out_channels=num_filters[block],stride=2ifi==0andblock!=0else1,shortcut=shortcut))num_channels=bottleneck_block._num_channels...
如上图所示,最左侧为普通的卷积网络,这里使用ResNet来提取语义信息。C1通过ResNet前几层网络获得,而C2到C5通过不同数量的ResNet块获得。组内特征图大小相同,组间大小递减。 2.自上而下网络 首先对C5进行1×1卷积降低通道数得到P5,一次进行上采样得到P4,P3,P2。目的是为了得到和C4,C3,C2相同长宽的特征,方便逐...
return x2, x3, x4 我们这里的resnet是不给出最后的全连接层的,因为我们后续要进行fpn,所以输出是三个特征图(C3,C4,C5) 利用预训练权重,输出resnet50 model_urls = { 'resnet18': 'https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth', 'resnet34': 'https://download.pytorch.org/models...
# ResNet的第二到第五个模块c2、c3、c4、c5self.bottleneck_block_list = []num_channels = 64for block in range(len(depth)):shortcut = Falsefor i in range(depth[block]):# c3、c4、c5将会在第一个残差块使用stride=2;其余所有残差块stride=1bottleneck_block = self.add_sublayer('bb_%d_%d'...
def __create_pyramid_features(C3, C4, C5, feature_size=256): """ Creates the FPN layers on top of the backbone features. 在ResNet基础上创建FPN金字塔特征:参照博客的框架图,输入[C3,C4,C5],返回5个特征级别[P3, P4, P5, P6, P7]
c3、c4、c5 self.bottleneck_block_list = [] num_channels = 64 for block in range(len(depth)): shortcut = False for i in range(depth[block]): #i在[3,4,6,3]中 block在[0,1,2,3]中 # c3、c4、c5将会在第一个残差块使用stride=2;其余所有残差块stride=1 bottleneck_block = self.add...
从Resnet到FPN的理解 Resnet 7x7卷积+池化+自底向上4层,每层n个残差块+池化+fc FPN 7x7卷积+池化(c1)+自底向上4层(c2,c3,c4,c5),每层n个残差块做卷积提取特征(),到此为止和resnet过程一样 之后做一层卷积转换通道数(c5->p5)+自顶向下4层(p5,p4,p3,p2),每层进行下采样,对应原层特征图做卷积...
# ResNet的第二到第五个模块c2、c3、c4、c5self.bottleneck_block_list = []num_channels = 64for block in range(len(depth)):shortcut = Falsefor i in range(depth[block]):# c3、c4、c5将会在第一个残差块使用stride=2;其余所有残差块stride=1bottleneck_block = self.add_sublayer('bb_%d_%d'...
= 0 else 1, # c3、c4、c5将会在第一个残差块使用stride=2;其余所有残差块stride=1 shortcut=shortcut)) num_channels = bottleneck_block._num_channels_out self.bottleneck_block_list.append(bottleneck_block) shortcut = True #在c5的输出特征图上使用全局池化 self.pool2d_avg = paddle.nn.Adaptive...