kafka的架构图 一、官方文档架构图: 二、kafka四大核心 1、生产者API 允许应用程序发布记录流至一个或者多个kafka的主题(topics)。 2、消费者API 允许应用程序订阅一个或者多个主题,并处理这些主题接收到的记录流。 3、StreamsAPI 允许应用程序充当流处理器(stream processor),从一个或者多个主题获取输入流,并生产
FPN的核心思想是将高分辨率的底层特征与高语义信息的顶层特征相结合,以提高目标检测的精度。 ResNet-50-FPN将ResNet-50的深度特征与FPN的多尺度信息融合能力相结合,形成了一种强大的网络结构。具体来说,ResNet-50-FPN首先使用ResNet-50作为基础网络进行特征提取,得到不同尺度的特征图。然后,通过FPN的结构,将这些特...
defresnet_fpn_backbone(backbone_name,pretrained,norm_layer=misc_nn_ops.FrozenBatchNorm2d,trainable_layers=3,returned_layers=None,extra_blocks=None):"""搭建Resnet+FPN,冻结指定层Args:backbone_name (string): resnet architecture. Possible values are 'ResNet', 'resnet18', 'resnet34', 'resnet5...
这样一算,那就是在长宽尺寸上分别缩放了 32、16 和 8 倍。 YOLOv3预测三种不同大小的box, 并且借鉴了 feature pyramid networks(FPN)的思想,将网络中一些深层特征图上采样之后,与浅层相同大小特征图在深度方向拼接concatenate,得到语义信息更丰富(来自较后面的特征图)且分辨率更高(较前面的特征图)的组合特征图,...
上图(称为本图)可划分为左、中、右3个部分,三者内容分别如下 ResNet50整体结构 ResNet50各个Stage具体结构 Bottleneck具体结构 接下来为正文内容,本文先后介绍了本图从左到右的3个部分,并对Bottleneck进行了简要分析。 ResNet50整体结构 首先需要声明,这张图的内容是ResNet的Backbone部分(即图中没有ResNet中的全...
resnet50模块 resnet50 fpn 总体结构 花了点时间把整个代码架构理了理,画了如下这张图: (*) 假设原始图片大小是599x900 主体部分分为这几大部分: Transform,主要是对输入图像进行转换 Resnet-50,主干网,主要是特征提取 FPN,主要用于构建特征金字塔给RPN提供输入特征图...
RetinaNet(基于resnet50和fpn)的tensorboard网络架构图 采用网络的backbone部分,为了能运行tensorboard,所以必须要是完整的网络,所以结尾采用提取有效特征层P7(tensor类型),进行Flatten拉平,然后接了一层全连接,使用虚拟数据进行空跑,才能进入tensorboard。 Keras和TF是可以互通,使用tf.keras更加方便,中间可以嵌套tf,使用with...
EAST模型结构如图24所示,主要包括: (1) 特征提取层: 使用的基础网络结构是PVANet,分别从stage1,stage2,stage3,stage4抽出特征,一种FPN(feature pyramid network)的思想。 (2) 特征融合层: 第一步抽出的特征层从后向前做上采样,然后Concat。 (3) 输出层: ...
一直用VGG训练,几天前想看下ResNet的效果如何,因为SSD源码中有python实现的ResNet网络结构实现代码,包含ResNet101和ResNet152,直接拿ResNet101来训练,GTX1060配置,batchsize竟然只降到2才跑的起来,果然一直收敛不了。看了下model_libs.py里面的实现代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def ...
取网络。 Neck 模块包含 FPN 加强特征提取网络 Backbone 为包含 Focus 和 CSP 结构的主干特征提 Loss 的分类器与回归器。 强、自适应锚框计算、 自适应图像缩放等处理。 和Panet 特征融合网络。 Prediction 为采用 GIOU_ 图3 女装袖型识别算法流程 Fig. 3 Process of algorithm for identifying women' s sleeve...