tensorflow - tensorflow 对象检测 api GridAnchorGenerator 不包含更快的 rcnn 论文

Question

在grid_anchor_generator.py中，这段代码生成的anchor与Faster RCNN论文实现不一样。在 Google Object Detection API 中，在特征图位置中计算的锚点[0, 0]为：

[[ -83.50967407  -48.25482941   97.50967407   42.25482941]
 [-174.01934814  -93.50965881  188.01934814   87.50965881]
 [-355.03869629 -184.01931763  369.03869629  178.01931763]
 [ -57.00000763  -67.           71.00000763   60.99999619]
 [-121.00001526 -131.          135.00001526  124.99999237]
 [-249.00003052 -259.          263.00003052  252.99998474]
 [ -38.25483704  -93.50965881   52.25483704   87.50965881]
 [ -83.50967407 -184.01931763   97.50967407  178.01931763]
 [-174.01933289 -365.03866577  188.01933289  359.03866577]]

而在更快的 rcnn 论文的作者实现中，锚点是：

   [[ -83.,  -39.,  100.,   56.],
    [-175.,  -87.,  192.,  104.],
    [-359., -183.,  376.,  200.],
    [ -55.,  -55.,   72.,   72.],
    [-119., -119.,  136.,  136.],
    [-247., -247.,  264.,  264.],
    [ -35.,  -79.,   52.,   96.],
    [ -79., -167.,   96.,  184.],
    [-167., -343.,  184.,  360.]]

Faster rcnn 论文中的 scale 和 aspect_ratio 为：

scale=[8, 16, 32]  
aspect_ratios=[0.5, 1.0, 2.0]

Google Object Detection API 中的 scale 和 aspect_ratio 为：

scale=[0.5, 1.0, 2.0]   
aspect_ratio=[0.5, 1.0, 2.0]