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,并生产一...
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...
首先需要声明,这张图的内容是ResNet的Backbone部分(即图中没有ResNet中的全局平均池化层和全连接层)。 如本图所示,输入INPUT经过ResNet50的5个阶段(Stage 0、Stage 1、……)得到输出OUTPUT。 下面附上ResNet原文展示的ResNet结构,大家可以结合着看,看不懂也没关系,只看本文也可以无痛理解的。 上图描述了ResN...
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,...
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...
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 ...
找到很多关于maskrcnn具体用法的代码,但是全是基于resnet50/101的,因需要训练的数据集并不复杂,resnet50的结构有点冗余,于是就把maskrcnn的backbone从resnet50改为resnet34结构。 找到model文件,将resnet50(侵删)部分代码做一定的修改,就可以得到resnet34的相关代码 下面是相关代码: 代码语言:javascript 代码运行...
每个Stage输出的特征图构成天然的特征金字塔。Stage2的56×56特征适合检测小目标,Stage4的7×7特征擅长捕捉全局上下文。在目标检测任务中,FPN网络正是利用这种多尺度特征,将各Stage输出融合后使mAP指标提升6.2%。 空间下采样策略独具匠心:Stage2通过残差块内的步长2卷积实现降采样,相比传统池化操作,这种方法在减少特征图...
颈部网络则利用特征金字塔网络(FPN)和路径聚合网络(PAN)结构,进一步融合来自不同尺度特征图的信息。这一阶段的目标是将多层次的特征信息整合在一起,为后续的目标检测提供更加丰富的上下文信息。通过这种多尺度特征融合,YOLOv8能够更好地应对复杂场景中的目标检测任务,尤其是在目标大小差异较大的情况下,模型的表现尤为突...