Faster R-CNN是如何添加ROIPoolingLayer和SmoothL1LossLayer的？

最新推荐文章于 2025-03-08 11:01:29 发布
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分类专栏： 研发 图像识别 深度学习 文章标签： CNN
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  1. ROIPoolingLayer和SmoothL1LossLayer类的声明可以在caffe-fast-rcnn/include/caffe下的fast_rcnn_layers.hpp文件中找到。

  2. ROIPoolingLayer和SmoothL1LossLayer的实现在caffe-fast-rcnn/src/caffe/layers下的4个文件中

    • roi_pooling_layer.cpp
    • roi_pooling_layer.cu
    • smooth_L1_loss_layer.cpp
    • smooth_L1_loss_layer.cu

  3. ROIPoolingLayer和SmoothL1LossLayer的测试在caffe-fast-rcnn/src/caffe/test下的2个文件中

    • test_roi_pooling_layer.cpp
    • test_smooth_L1_loss_layer.cpp

  4. 在caffe-fast-rcnn/src/caffe/proto/caffe.proto中添加ROIPoolingParameter和SmoothL1LossParameter，让ProtoBuf支持ROIPoolingLayer和SmoothL1LossLayer的识别。

  5. 不需要在在layer_factory.cpp添加代码。

参考阅读：
how to develop new layers, https://github.com/BVLC/caffe/issues/684

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