twn29004的博客

image-20220111210952738 代码链接 paper链接 个人博客 问题 本文首先分析了FPN网络的必要性。并通过实验证明，FPN有效的原因并不是因为融合了不用尺度的特征，而是因为其采取的分治的处理方法。其实验结果如图所示: 其中MiMo(Multi-Input-Multi-Output)表示的是不同尺度的特征图作为输入，同时不同尺度的特征图对应多个输出，SiMo(Single-Input-Multi-Output)表示仅使用单个尺度的特征图作为输入，然后分别对特征图进行下采样或者上采样

目前PyTorch已经提供了丰富的接口可以直接调用，但是仍存在一些高度自定义的操作无法使用PyToch或者Python高效的完成，因此PyTorch还提供了使用C++和CUDA编程的扩展接口。C++扩展主要有两种形式，一种是使用setuptools提前构建，也可以通过torch.utils.cpp_extension.load()在运行时构建。下面仅介绍第一种方法，第二种方法之后再学习。 基本步骤 Pytorch,CUDA,C++