MPSR的要点讲解
主体的faster rcnn结构不变，新增加一个分支，新分支的输入是提取的经过图像金字塔处理有偏移的目标方形框，人工地将裁剪的目标的不同尺度与FPN的不同级别进行对应。然后通过损失函数对分类和前背景进行调整。（如下图，如32*32的目标图像，RPN这一支激活FPN的P2，上图中的上边一个分支，RoI这一分支激活FPN的P2，上图中的下边一个，然后得到的结果参数最后的损失计算，用于refine结果。）
Refinement Branch分支和faster rcnn分支的FPN共享参数。
版权声明：本文为CSDN博主「暄染落墨」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_36136196/article/details/121938659
暂无评论