class MultiScaleRoIAlign(nn.Module):

最新推荐文章于 2024-06-01 15:14:39 发布
最新推荐文章于 2024-06-01 15:14:39 发布
阅读量793 收藏 1
点赞数
分类专栏： 撸探究faster-rcnn源代码 文章标签： python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_45583898/article/details/126230460
版权
本文详细介绍了FPN结构中的MultiScaleRoIAlign模块，讲解了levelmap函数如何将FPN生成的RoI映射回不同层级的特征图，并深入探讨了_setup_scales函数中计算feature_map相对于image下采样倍率scale的过程，以及在FasterRCNN中的实际应用。

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

知识补充：【1.1.2 FPN结构详解】 https://www.bilibili.com/video/BV1dh411U7D9?share_source=copy_web&vd_source=4312b983de6b7484b1b1f9813162a9f1
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
levelmap函数用于FPN生成的propoals/RoI映射回P2-P5，即映射回feature map
————————————————————————————

class MultiScaleRoIAlign(nn.Module):
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
Faster RCNN网络源码解读（Ⅸ） --- ROIAlign、TwoMLPHead、FastRCNNPredictor部分解析
qq_41694024的博客
01-02 954
ROIAlign、TwoMLPHead、FastRCNNPredictor部分解析
pytorch中MultiScaleRoIAlign及MultiScaleRoIPooling实现
m0_57300975的博客
07-21 1597
详细地介绍了pytorch中多尺度ROIPooling和ROIAlign的实现
MultiScaleRoIAlign
shenjianhua005的专栏
03-10 3002
这几天在看一个代码，看到这个方法，官方给的代码样例： >>> m = torchvision.ops.MultiScaleRoIAlign(['feat1', 'feat3'], 3, 2) >>> i = OrderedDict() >>> i['feat1'] = torch.rand(1, 5, 64, 64) >>> i['feat2'] = torch.ran
FasterRCNN官方MultiScaleRoIAlign解读
m0_51010465的博客
09-18 1208
MultiScaleRoIAlign解读
RoIPooling和RoIAlign
qq_33031419的博客
05-26 195
https://blog.csdn.net/u011918382/article/details/79455407 https://www.jianshu.com/p/8b7d7036d715
RoIPooling、RoIAlign理解
weixin_41813620的博客
01-12 607
最近再看mask rcnn相关内容，对于RoIAlign的概念，感觉下面文章写的比较细致，易于理解，供大家参考。 http://www.cnblogs.com/wangyong/p/8523814.html
智能数字图像处理之FastRCNN（pytorch）代码解读之faster_rcnn_framework.py
com_fang_bean的博客
09-19 2739
class FasterRCNNBase(nn.Module): 广义R-CNN的主要类。参数:支柱(nn.Module):项(nn.Module):roi_heads (n . module):从RPN获取特性+建议并计算探测/遮罩。转换(n . module):执行从输入到feed的数据转换该模型 def __init__(self, backbone, rpn, roi_heads, transform):-》参数重新赋值給变量 super(FasterRCNNBase, se...
学习笔记|Pytorch使用教程34(图像目标检测一瞥（下）)
qq_24739717的博客
12-05 1644
学习笔记|Pytorch使用教程34 本学习笔记主要摘自“深度之眼”，做一个总结，方便查阅。 使用Pytorch版本为1.2 图像目标检测是什么? 模型是如何完成目标检测的? 深度学习目标检测模型简介 PyTorch中的Faster RCNN训练 四.PyTorch中的Faster RCNN训练 1.**torchvision.models.detection.fasterrcnn_resn...
深度学习和计算机视觉中的backbone
weixin_45596561的博客
06-01 2374
在深度学习和计算机视觉中，“backbone” 是指深度神经网络的主要部分，通常用于特征提取。骨干网络通过卷积操作提取图像中的低级和高级特征，为后续的特定任务（如分类、检测、分割等）提供丰富的信息。这些骨干网络一般是预训练的，即在大型数据集（如ImageNet）上进行训练，以便在各种下游任务中实现良好的性能。
【基础知识】ROI Pooling和ROI Align的联系与区别
All_In_gzx_cc的博客
05-11 498
转载自：https://www.cnblogs.com/wangyong/p/8523814.html 仅作记录学习~ ROI Pooling 这个可以在Faster RCNN中使用以便使生成的候选框region proposal映射产生固定大小的feature map 先贴出一张图，接着通过这图解释RoiPooling的工作原理 针对上图 Conv layers使用的是VGG16，feat_stride=32(即表示，经过网络层后图片缩小为原图的1/32),原图800800,最后一层特征图feat
Faster R-CNN
Highlight_Jin的博客
05-09 467
Faster RCNN原理
FasterRCNN源码解析（八）——ROIheads部分
prague6695的博客
03-25 4516
FasterRCNN源码解析（八）——ROIheads部分 文章目录FasterRCNN源码解析（八）——ROIheads部分一、TwoMLPHead二、FastRCNNPredictorroi_head正向传播过程 本节所对应的部分有 在我们的faster_rcnn_framework.py中的FasterRCNN类中，有实例化ROIheads部分 # 将roi pooling, box_head以及box_predictor结合在一起 roi_heads = RoIHeads(
Faster-RCNN代码解读6：主要文件解读-中
weixin_46676835的博客
04-27 2021
Faster-RCNN代码解读6：主要文件解读-中
Pytorch修改预训练模型的方法汇总
热门推荐
weixin_42118374的博客
12-30 1万+
本文包括如何修改预训练模型的示例。常见的有四种不同程度的修改： 1、只修改输入输出的类别数，即某些网络层的参数（常见的是修改通道数） 2、替换整个backbone或预训练模型的某一部分 3、修改网络中间层的结构（最重要，一般是重写部分中间层再整体替换） 4、快速去除预训练模型本身的网络层并添加新的层 正文如下 1.只修改输入输出的类别数，即某些网络层的参数（常见的是修改通道数） ...
详解 ROI Align 的基本原理和实现细节
Do not mess it up
02-14 8662
http://blog.leanote.com/post/afanti.deng@gmail.com/b5f4f526490bhttps://www.bilibili.com/video/av21410129?from=search&seid=5175685824130718132ROI Align 是在Mask-RCNN这篇论文里提出的一种区域特征聚集方式, 很好地解决了ROI Pool...
RoiAlign-计算实例
dadada1231234的博客
05-30 2782
最近在看MaskRCNN，贴上一个RoiAlign的计算实例。转自知乎 假设特征图大小是1x256x200x272，rois大小是715x5（5列分别是：对应的图片id（这里只有一张图片，所以第一列全为0）、对应roi左上角的x，y坐标、roi右下角的x，y坐标），roi align后的输出大小为715x256x7x7。 对于每一个roi (1个channel)： 把roi的坐标调整到合适的sca...
Pytorch入门：Mask R-CNN图像实例分割迁移学习（PyTorch官方教程）
Bryce-HJ
08-08 8403
The mode of an image defines the type and depth of a pixel in the image. 一张图片的模式定义了图片的类型和像素深度， on. The current release supports the following standard modes: 1 (1-bit pixels, black and white, stored with one pixel per byte) L (8-bit pixels, black and white
RoIPooling与RoIAlign的区别
qq_32172681的博客
08-19 2204
本文版权归作者和博客园共有，欢迎转载，但未经作者同意必须保留此段声明，且在文章页面明显位置给出原文连接，否则保留追究法律责任的权利。原文链接：https://www.cnblogs.com/codehome/p/10910180.html 1、RoIPooling 通过对Faster RCNN的学习我们了解的RolPooling可以使生成的候选框region proposal映射产生固定...
论文笔记 - Multi-Scale Orderless Pooling of Deep Convolutional Activation Features
qq_32417287的博客
05-19 1340
Abstract Introduction The Proposed Method Analysis of Invariance Large-Scale Evaluation Datasets Image Classication Results Image Retrieval Results Abstract CNN在图像识别应用上性能很好，但是全局CNN特征缺少几何...
class MyNeuralNet(nn.Module):
最新发布
11-04
`class MyNeuralNet(nn.Module):` 是 PyTorch 中定义的一个自定义神经网络类，它基于 `nn.Module` 类。`nn.Module` 是 PyTorch 提供的基础模块，所有的深度学习模型都是通过继承这个类来构建的。当你继承 `nn.Module...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

橙黄橘绿时_Eden

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值