Relation Networks for Object Detection重点解读

这篇博客深入解读了Relation Networks如何用于对象检测。首先,通过计算特征的权重,然后结合权重得到总权重,接着根据每个物体的总权重加权求和relation模块的输出。最后,将所有relation模块的结果concat并叠加到原始特征上,保持输出通道数不变,形成新的特征表示。

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

网络总体图:

 

relation内部图:

 

1、分别根据两个特征计算它们各自的权重

2、由两个特征的权重获得总权重

3、按照第m个物体对当前物体的总权重,加权求出各个relation模块

4、concat所有relation模块,与原来的特征叠加,最终输出通道数不变的新特征

 

  


Concat就是聚合各个,表示n个relation模块的输出。

后两层网络示意图:

 

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
实付
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