【论文阅读笔记】FCOS代码结合论文阅读

最新推荐文章于 2025-03-01 17:50:37 发布

原创

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本文详细解析FCOS目标检测模型，包括ResNet-50特征提取，FPN结构，以及前向传播过程中的分类与回归head。重点探讨损失函数的计算，包括分类损失、回归损失和中心度损失，详细阐述了如何处理采样区域、分配目标、计算真实值的过程。

FCOS

encoder
decoder
- forward
- - loss

encoder

特征提取用的就是resnet50+FPN
backbone用的是ResNet-50，和RetinaNet用的一样的超参，

decoder

在这里插入图片描述
decoder部分就是上图红色框出来的部分，head分为分类head和回归head

(Pdb) self.rpn
FCOSModule(
  (head): FCOSHead(
    (cls_tower): Sequential(
      (0): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
      (1): GroupNorm(32, 256, eps=1e-05, affine=True)
      (2): ReLU()
      (3): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
      (4): GroupNorm(32, 256, eps=1e-05, affine=True)
      (5): ReLU()
      (6): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
      (7): GroupNorm(32, 256, eps=1e-05, affine=True)
      (8): ReLU()
      (9): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
      (10): GroupNorm(32, 256, eps=1e-05, affine=True)
      (11): ReLU()
    )
    (bbox_tower): Sequential(
      (0): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
      (1): GroupNorm(32, 256, eps=1e-05, affine=True)
      (2): ReLU()
      (3): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
      (4): GroupNorm(32, 256, eps=1e-05, affine=True)
      (5): ReLU()
      (6): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1

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