此处模拟 rpn_feature_maps数据的处理,最终得到rpn_class_logits, rpn_class, rpn_bbox。

代码如下:

import numpy as np
'''
层与层之间主要是中间变量H与W不一致,则此处模拟2层,分别改为8与4
'''
# 模拟某层,如p3
a1=np.ones((3,8,2)) # rpn_class_logits
b1=np.ones((3,8,2)) # rpn_class
c1=np.ones((3,8,4)) # rpn_bbox
# 模拟某层,如p4
a2=np.ones((3,4,2)) # rpn_class_logits
b2=np.ones((3,4,2)) #rpn_class
c2=np.ones((3,4,4)) #rpn_bbox
layer_outputs = []
'''
以下模拟此处代码,得到layer_outputs:
for p in rpn_feature_maps:
layer_outputs.append(rpn([p]))
'''
d1=[a1,b1,c1]
d2=[a2,b2,c2]
layer_outputs.append(d1)
layer_outputs.append(d2)
'''
outputs = list(zip(*layer_outputs))
'''
output_names = ["rpn_class_logits", "rpn_class", "rpn_bbox"] # 可跳过
outputs = list(zip(*layer_outputs))
print('outputs',outputs)
'''
此处模拟以下代码,最终得到rpn_class_logits, rpn_class, rpn_bbox值
outputs = [KL.Concatenate(axis=1, name=n)(list(o)) for o, n in zip(outputs, output_names)]
'''
rpn_class_logits = np.concatenate((list(outputs[0])[0],list( outputs[0])[1]),axis=1)
print('rpn_class_logits=',rpn_class_logits)
rpn_class = np.concatenate((list(outputs[1])[0],list( outputs[1])[1]),axis=1)
print('rpn_class=',rpn_class)
rpn_bbox=np.concatenate((list(outputs[2])[0],list( outputs[2])[1]),axis=1)
print('rpn_bbox=',rpn_bbox)

结果如下:

outputs [(array([[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]]]), array([[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]]])), (array([[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]]]), array([[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]]])), (array([[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],

[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],

[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]]]), array([[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],

[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],

[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]]]))]
rpn_class_logits= (array([[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]]]), array([[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]]]))
rpn_class= (array([[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]]]), array([[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]]]))
rpn_bbox= (array([[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],

[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],

[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]]]), array([[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],

[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],

[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]]]))
rpn_bbox= [[[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]]

[[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]]

[[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]]]

												

mask-rcnn代码解读(四):rpn_feature_maps数据的处理的更多相关文章

  1. 使用colab运行深度学习gpu应用(Mask R-CNN)实践

    1,目的 Google Colaboratory(https://colab.research.google.com)是谷歌开放的一款研究工具,主要用于机器学习的开发和研究.这款工具现在可以免费使用, ...

  2. [代码解析]Mask R-CNN介绍与实现(转)

    文章来源 DFann 版权声明:如果你觉得写的还可以,可以考虑打赏一下.转载请联系. https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/78483779 ...

  3. Mask R-CNN用于目标检测和分割代码实现

    Mask R-CNN用于目标检测和分割代码实现 Mask R-CNN for object detection and instance segmentation on Keras and Tenso ...

  4. CVPR2019 | Mask Scoring R-CNN 论文解读

    Mask Scoring R-CNN CVPR2019 | Mask Scoring R-CNN 论文解读 作者 | 文永亮 研究方向 | 目标检测.GAN 推荐理由: 本文解读的是一篇发表于CVPR ...

  5. 目标检测论文解读11——Mask R-CNN

    目的 让Faster R-CNN能做实例分割的任务. 方法 模型的结构图如下. 与Faster R-CNN相比,主要有两点变化. (1) 用RoI Align替代RoI Pool. 首先回顾一下RoI ...

  6. [Network Architecture]Mask R-CNN论文解析(转)

    前言 最近有一个idea需要去验证,比较忙,看完Mask R-CNN论文了,最近会去研究Mask R-CNN的代码,论文解析转载网上的两篇博客 技术挖掘者 remanented 文章1 论文题目:Ma ...

  7. 论文阅读笔记三十六:Mask R-CNN(CVPR2017)

    论文源址:https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf 开源代码:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 摘要 Mask R-CNN ...

  8. 物体检测之FPN及Mask R-CNN

    对比目前科研届普遍喜欢把问题搞复杂,通过复杂的算法尽量把审稿人搞蒙从而提高论文的接受率的思想,无论是著名的残差网络还是这篇Mask R-CNN,大神的论文尽量遵循著名的奥卡姆剃刀原理:即在所有能解决问 ...

  9. CVPR2019 | Libra R-CNN 论文解读

    作者 | 文永亮 学校 | 哈尔滨工业大学(深圳) 研究方向 | 目标检测.GAN 推荐理由 ​ 这是一篇发表于CVPR2019的paper,是浙江大学和香港中文大学的工作,这篇文章十分有趣,网友戏称 ...

随机推荐

  1. 性能篇系列—stream详解

    Stream API Java 8集合中的Stream相当于高级版的Iterator Stream API通过Lambda表达式对集合进行各种非常便利高效的聚合操作,或者大批量数据操作 Stream的 ...

  2. JavaWeb之JSP & EL & JSTL

    JSP & EL & JSTL JSP Java Server Page 什么是JSP 从用户角度看,就是一个网页.从程序员角度看,就是一个Java类,它继承Servlet,所以可以说 ...

  3. python web框架Django入门

    Django 简介 背景及介绍 Django是一个开放源代码的Web应用框架,由Python写成.采用了MVC的框架模式,即模型M,视图V和控制器C.它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以 ...

  4. JS引擎和作用域、编译器之间对话

    关于以下代码段: function foo(a) { console.log( a ); // 2 } foo( 2 ); JS引擎和作用域.编译器之间对话:

  5. fatal error: iconv.h: No such file or directory

    CodeLite CodeLite编译(使用Cygwin Toolchain)出现如下错误: fatal error: iconv.h: No such file or directory 解决办法 ...

  6. Mysql 索引精讲

    Mysql 索引精讲 开门见山,直接上图,下面的思维导图即是现在要讲的内容,可以先有个印象- 常见索引类型(实现层面) 索引种类(应用层面) 聚簇索引与非聚簇索引 覆盖索引 最佳索引使用策略 1.常见 ...

  7. Python—闭包和装饰器

    闭包 定义:内部函数对外部函数变量的引用,则将该函数与用到的变量称为闭包. 闭包必须满足以下三个条件: 必须有一个内嵌函数. 内嵌函数必须引用外部函数中的变量. 外部函数返回值必须是内嵌函数的引用. ...

  8. c# 第38节 接口的实现

    本节内容: 1:接口的两种实现是什么 2:隐式实现接口的说明 3:为什么有显式 以及显式声明格式 4:实现显式接口 1:接口的两种实现是什么 隐式实现接口:(当继承的父类直接没有相同的方法时) 即可用 ...

  9. Markdown & LaTex 常用语法

    目录 blog 的目录 博客园自带目录 用 javascript 自定义目录 主标题 副标题 h1,一级标题 h2,二级标题 h3,三级标题 注释 常用的符号及文本形式 如果你想在markdown中文 ...

  10. 题解:T103342 Problem A. 最近公共祖先

    题目链接 题目大意 求每个点对的lca深度的和 以每一层分析,得出通式 由于1e9的数据范围要化简表达式得到O(能过) 瞎搞后就是2^(2n+2)-(4n+2)*2^n-2 code: #includ ...