2 Backbone(主干网络,提取图片特征) 这部分主要是由Conv2d,MaxPool2d组成的特征提取网络,现在常用的有VGG,ResNet,ResNet50 FPN,ReXNets等,目前效果较好的是ResNet50 FPN。 若选择VGG,作为Backbone,输入shape为[3,800,992],得到输出shape为[1280,25,31],一张特征图。 若选择ResNet50 FPN,作为Backbone,输入shap...
resnet50的backbone理解 ResNet50 ResNet50的Backbone由四个主要阶段(Stage)构成,每个阶段通过不同数量的残差块(ResidualBlock)实现特征提取。输入图像经过7×7卷积层和最大池化后进入Stage1,通道数从3扩展至64,特征图尺寸缩减为原图的1/4。Stage2包含3个残差块,特征图保持56×56分辨率但通道数增至256,这种"宽而...
在Sparse R-CNN中,将一组Proposal Boxes和Proposal Features连同从FPN Backbone(P2 到P5 )所提取的特征一起送入Dynamic head。这些Proposal在训练期间是可学习的,但在推断期间是固定的。在动态卷积的驱动下,针对输入图像生成Proposal Boxes和Proposal Features可以提高检测的性能。 图3 在图3(a),Proposal Boxes和Propo...
FPN(Features Pyramid Networks)特征金字塔网络是从backbone CNN中提取特征用于后续目标检测和语义分割等问题。一个top-down结构结合lateral连接来建立所有不同尺度特征的high-level语义特征。 背景 (a)使用原始图像去建立特征金字塔,特征相互独立地在不同尺度上的图像进行计算,所以非常慢,使得此方法不能用于实际的应用。
Backbone + FPN部分 四个分支部分 Loss部分 后处理部分 总结 参考资料 引言 这是端对端文本检测和识别论文阅读第二篇,也是目前整个方向中最好的算法,出自百度之手,并且已经开源集成到PaddleOCR中 同时PaddleOCR中对该算法也有一些简单的介绍,详细可以参考PaddleOCR-PGNet ...
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。
在Sparse R-CNN中,将一组Proposal Boxes和Proposal Features连同从FPN Backbone(到)所提取的特征一起送入Dynamic head。这些Proposal在训练期间是可学习的,但在推断期间是固定的。在动态卷积的驱动下,针对输入图像生成Proposal Boxes和Proposal Features可以提高检测的性能。
_base_ = './yolov5_s-v61_syncbn_8xb16-300e_coco.py' deepen_factor = _base_.deepen_factor widen_factor = 1.0 channels = [512, 1024, 2048] model = dict( backbone=dict( _delete_=True, # 将 _base_ 中关于 backbone 的字段删除 type='mmdet.ResNet', # 使用 mmdet 中的 ResNet dept...
weights_info = FasterRCNN_ResNet50_FPN_V2_Weights.DEFAULT ##读本地权重文件,权重文件到pytorch下载 model = torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn_v2(weights=None, progress=False, weights_backbone=None) myweights = torch.load('E:/study_2022/working_python/maskrcnn_resnet50_fpn_v2...
resnet50代码详解_一张图看懂系列 直接上流程图,算法很清晰。 仅包括卷积层和全连接层,不包括池化层,正好50层。 相比于ResNet_50,ResNet_101就是在上图第3个大虚线框多了17个bottleneck,17*3+50=101,说白了就是将下图复制17个加入上图的第3个大虚线框内:...