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我刚开始使用 tensorflow api 并训练了几个模型。突然我意识到coco模型的名称不同,准确性也很差,比如faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco Vs faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_lowproposals_coco VS faster_rcnn_resnet50_coco之间的主要区别是什么?为什么在 resnet 50 中什么都没有使用的术语 atrous , low proposal :

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/tf1_detection_zoo.md

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命名与 COCO 比赛中各自提交的变体和各自的论文有关。它们是 Faster RCNN 的版本,最初使用 VGG-16 进行特征提取。

顾名思义,ResNet Faster RCNN 变体并不深入,它使用 ResNet 进行特征提取。那么 atrous 和 low proposal 也是该模型的变体。 阿特鲁斯

Atrous Region Proposal Network (ARPN) 被提出来探索多个尺度的对象上下文,方法是在最后一个卷积特征图上滑动一组具有增加扩张率的 atrous 滤波器。

低提案,我不熟悉它的来源,但从名称来看,我猜它只会在区域提案网络(RPN)中生成更少的提案,因此在推理时更快(如您在表中所见)模型动物园)。

于 2020-09-12T02:22:29.503 回答