结合paper 详细解读yolact源码(eval)

本文详细解读yolact模型,包括backbone ResNet101、protoNet、FPN、prediction layer等模块,探讨fast-NMS及预测流程。文章通过代码注释和流程图辅助理解,揭示模型工作原理。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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
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