PVANet中的改进后的CReLU的caffe实现

PVA Faster R-CNN 模型解析
本文介绍了一个基于PVA架构的Faster R-CNN目标检测模型的配置文件。该模型采用16通道的卷积层作为初始特征提取,并通过批量归一化、负数拼接等技术增强模型表现。文章详细描述了各层参数设置。

https://github.com/sanghoon/pva-faster-rcnn/blob/master/models/pvanet/pva9.1/faster_rcnn_train_test_21cls.pt

layer {
  name: "conv1_1/conv"
  type: "Convolution"
  bottom: "data"
  top: "conv1_1/conv"
  param {
    lr_mult: 1.0
    decay_mult: 1.0
  }
  convolution_param {
    num_output: 16
    bias_term: false
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    pad_h: 3
    pad_w: 3
    kernel_h: 7
    kernel_w: 7
    stride_h: 2
    stride_w: 2
  }
}

layer {
  name: "conv1_1/bn"
  type: "BatchNorm"
  bottom: "conv1_1/conv"
  top: "conv1_1/conv"
  param {
    lr_mult: 0
    decay_mult: 0
  }
  param {
    lr_mult: 0
    decay_mult: 0
  }
  param {
    lr_mult: 0
    decay_mult: 0
  }
  batch_norm_param {
    use_global_stats: true
  }
}

layer {
  name: "conv1_1/neg"
  type: "Power"
  bottom: "conv1_1/conv"
  top: "conv1_1/neg"
  power_param {
    power: 1
    scale: -1.0
    shift: 0
  }
}
layer {
  name: "conv1_1/concat"
  type: "Concat"
  bottom: "conv1_1/conv"
  bottom: "conv1_1/neg"
  top: "conv1_1"
}
layer {
  name: "conv1_1/scale"
  type: "Scale"
  bottom: "conv1_1"
  top: "conv1_1"
  param {
    lr_mult: 1.0
    decay_mult: 0
  }
  param {
    lr_mult: 2.0
    decay_mult: 0
  }
  scale_param {
    bias_term: true
  }
}
layer {
  name: "conv1_1/relu"
  type: "ReLU"
  bottom: "conv1_1"
  top: "conv1_1"
}

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