在复现RefineMask的过程中发现:roi_layers定义了4层RoIAlign函数,且具有不同的spatial_scale,所以探究了一下该层的定义方式与spatial scale的具体含义,整理如下: 图1 mmcv的使用文档表明:RoIAlign中定义的spatial_scale是将input boxes坐标映射到输入的feature maps上的参数。结合RefineMask的特征提取过程,就可以对图1中...
super(RoIAlign, self).__init__() self.output_size = output_size self.spatial_scale = spatial_scale self.sampling_ratio = sampling_ratio def forward(self, input, rois): return roi_align(input, rois, self.output_size, self.spatial_scale, self.sampling_ratio) def __repr__(self): tmpst...
从这里的介绍可以看出ROI Pool有两次量化操作,这两步量化操作会引入误差。 例如:原图上的bbox大小为665x665,经backbone后,spatial scale=1/32。因此bbox也相应应该缩小为665/32=20.78,但是这并不是一个真实的pixel所在的位置,因此这一步会取为20。0.78的差距反馈到原图就是0.78x32=25个像素的差距。如果是大目标...
importtorchimporttorchvision pooler = torchvision.ops.RoIAlign(output_size=2,sampling_ratio=2,spatial_scale=5)#在Mask RCNN中输入的是特征图,框对应的是原图,因此需要将其缩放为原图大小。在实际应用中,若输入的是原图,缩放为1即可。#spatial_scale: 原图到特征图的缩放比例,框对应的是原图,假设框对应的是2...
spatial_scale:感兴趣区域相对于输入特征图的缩放比例,默认为1.0。 sampling_ratio:ROI池化操作的采样比率,默认为-1,表示使用自适应采样。 aligned:是否进行像素对齐,默认为False。 3. 准备输入数据 你需要准备输入特征图和感兴趣区域的坐标。以下是一个示例: python import torch # 假设输入特征图大小为[1, 256,...
spatial_scale (float) – 将输入坐标映射到框坐标的比例因子。默认值1.0。 sampling_ratio (int) – 插值网格中用于计算每个合并输出bin的输出值的采样点数目。如果> 0,则恰好使用sampling_ratio x sampling_ratio网格点。如果<= 0,则使用自适应数量的网格点(计算为cell (roi_width / pooled_w),同样计算高度...
pooled_h, pooled_w, spatial_scale=1.0, sampling_ratio=- 1, aligned=False, **kwargs )[source]¶ Applytheaverageroialign.[Heet.al,2017]. Theinputroisshouldbepackedwiththeshape(N,5)(N, 5)(N,5),whereNNNisthenumberofRoIs,andeachcolumntakes55...
classRoIAlign(nn.Module):def__init__(self,output_size,spatial_scale):super(RoIAlign,self).__init__()self.output_size=output_size# RoI输出的大小self.spatial_scale=spatial_scale# 特征图到输入图像的缩放比例defforward(self,features,rois):# features: 特征图,形状为(N, C, H, W)# rois: RoI...
暂时先总结一下pytorch的调用,以后回来补充怎么实现的!!! 2.1 函数声明 class: torchvision.ops.RoIAlign(output_size,spatial_scale,sampling_ratio) 2.2 参数 2.3 输入 input:输入张量,Tensor[N, C, H, W] boxes:Tensor[K, 5] or List[Tensor[L, 4]]...
output_size, spatial_scale=scale, sampling_ratio=sampling_ratio ) ) self.poolers = nn.ModuleList(poolers) self.drop_last = drop_last 开发者ID:mlperf,项目名称:training_results_v0.5,代码行数:20,代码来源:poolers.py # 需要导入模块: from maskrcnn_benchmark import layers [as 别名]# 或者: ...