mask scoring rcnn_faster rcnn详解

全栈程序员-站长 • 2022年9月28日下午7:16 • 未分类 • 阅读 0

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1. 在这里插入图片描述

对应着图像中的CNN部分，其对输入进来的图片有尺寸要求，需要可以整除2的6次方。在进行特征提取后，利用长宽压缩了两次、三次、四次、五次的特征层来进行特征金字塔结构的构造。Mask-RCNN使用Resnet101作为主干特征提取网络

2.ResNet101有两个基本的块，分别名为Conv Block和Identity Block，其中Conv Block输入和输出的维度是不一样的，所以不能连续串联，它的作用是改变网络的维度；Identity Block输入维度和输出维度相同，可以串联，用于加深网络的。

结构左边为卷积，右边为残差边（short cut），没有残差边维度是不会改变的，所以Conv Block是会改变维度的，而Identity Block是不会改变维度的，
在这里插入图片描述
（resnet101整体结构（7，7）是卷积大小，stride为步长

之后长宽被压缩为一半，即（512 X 512）
在这里插入图片描述

stride=(1,1)时，输出的图片大小与输入的图片大小一样。

3.有输入filter的值
identity_block有输入三个filter，分别是64 64 256功能：
作为平静结构
在这里插入图片描述

原本进行卷积时，通道数：
在这里插入图片描述

直接进行3×3卷积参数量比较大，利用平静结构先转1×1卷积压缩通道数，再转为3×3进行卷积之后再转回1×1卷积将通道数返回来，目的是为了减少中间网络的参数量，同时可以提高检测效果，加深网络深度
在这里插入图片描述
identity_blok：由平静结构和残差边组成
结构里只有通道数不同，resnet101很多重复的