maskrcnn_benchmark 代码详解之　poolers.py

最新推荐文章于 2023-03-10 10:05:22 发布

leijieZhang

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分类专栏： maskrcnn benchmark 文章标签： maskrcnn_benchmark poolers.py ROI池化代码详解目标检测

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/leijieZhang/article/details/91883630

本文详细解读目标检测库maskrcnn_benchmark中的poolers.py模块，重点探讨ROI Pooling如何将RPN输出的不同尺寸边界框转换为固定大小的特征层，特别是ROIAlign操作。同时，解释了Pool中的Scale参数，该参数定义了从原始图像到FPN各层特征的变换比例，例如Stage 2的比例为1/4。

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前言：

　　在目标检测的深度网络中最后一个步骤就是RoI层，其中RoI Pooling会实现将RPN提取的各种形状的边框进行池化，从而形成统一尺度的特征层，这一工程中将涉及到ROIAlign操作。Pool中的Scale是一个数组，代表原始图片变换到FPN的各个特征层需要的变换比例，比如到Stage２是1/4, 以此类推。其代码详解为：

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import torch
import torch.nn.functional as F
from torch import nn

from maskrcnn_benchmark.layers import ROIAlign

from .utils import cat


class LevelMapper(object):
    """Determine which FPN level each RoI in a set of RoIs should map to based
    on the heuristic in the FPN paper.
    """
    """
    LevelMapper函数的作用是获得某个特征区域将会从网络的那一层特征上进行提取，面积越大的目标区往往会在高层进行提取，小目标则在低层卷基层
    上进行特征提取。本函数的主要目标就是确定某个目标最好从那一层上进行提取。
    实现FPN论文里的公式
    """

    def __init__(self, k_min, k_max, canonical_scale=224, canonical_level=4, eps=1e-6):
        """
        Arguments:
            k_min (int)
            k_max (int)
            canonical_scale (int)
            canonical_level (int)
            eps