结合paper 详细解读yolact源码（eval）

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原创 2022-12-09 16:58:41 1.7k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

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本文结合paper，根据源码详细解读yolact模型细节，
涉及到backbone, FPN, prediction heads, protonet各模块细节，fast-nms细节, bounding box坐标形式，代码详细注释。
并用图片完整地走一遍流程。
全文2万+字，需要一点耐心。
paper链接
 github链接

先看下模型的结构吧。

net = Yolact()

先介绍各个模块。

首先是backbone.

self.backbone = construct_backbone(cfg.backbone

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#人工智能 #深度学习

【深度学习】【YOLACT】代码解读二【YOLACT】代码解读代码运行验证处理图片训练代码运行根据github所给指导一步一步进行，如果曾经下载好coco数据集，在data/config.py108行以下修改数据集的目录，并且在run_coco_eval.py16行修改验证集annotation文件的路径。验证有以下三种评估方式： first python eval.py --trained_model=weights/yol... 阅读详情

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