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...
int roi_start_w = round(bottom_rois[1]*spatial_scale_); // roi的x1(左上x坐标)在共享特征图上的位置 int roi_start_h = round(bottom_rois[2]*spatial_scale_); // y1(左上y坐标) int roi_end_w = round(bottom_rois[3]*spatial_scale_); // x2(右下x坐标) int roi_end_h = round...
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...
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...
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]]...
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,...
RoIAlign: 用于Mask R-CNN torchvision.ops.roi_align(input,boxes,output_size,spatial_scale=1.0,sampling_ratio=-1) 1. 参数: input (Tensor[N, C, H, W]) – 输入张量 boxes (Tensor[K, 5] or List[Tensor[L, 4]]) – 输入的box 坐标,格式:list(x1, y1, x2, y2) 或者(batch_index, x1...
spatial_scale=1/16.0, group_size=cfg.POOLING_SIZE, output_dim=self.box_num_classes *4) self.avg_pooling = nn.AvgPool2d(kernel_size=cfg.POOLING_SIZE, stride=cfg.POOLING_SIZE) self.grid_size = cfg.POOLING_SIZE *2ifcfg.CROP_RESIZE_WITH_MAX_POOLelsecfg.POOLING_SIZE ...