结合paper 详细解读yolact源码（eval）

已于 2022-12-09 16:58:41 修改
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分类专栏： 源码解读2 文章标签： 人工智能 深度学习
于 2022-11-30 14:22:22 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/level_code/article/details/128037344
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。

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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