refinedet網路的設計初衷是在保持one-stage目標檢測速度的同時提高檢測效果.refinedet網路結構在我看來可以理解為fpn+arm(類rpn)+odm.
fpn網路首先通過乙個backbone產生特徵金字塔(對應圖中上半部分的特徵層),然後通過自頂向下的上採用和橫向連線構造用於檢測的特徵層(對應圖中下半部分藍色的特徵層),自頂向下的上取樣和橫向連線相當於圖中的transfer connection block(後面會詳細講解),所以我將上下特徵層的構建理解為fpn(參考部落格fpn網路解析)
anchor refinement module (arm)
arm模組的作用就是在圖中上半部分的特徵層,對密集的anchor進行乙個粗略的篩選(類似faster rcnn的rpn思想).具體來說就是對anchor進行二分類:背景還是目標,同時對anchor進行乙個簡單的回歸調整其位置;目的是為了獲取乙個較好的anchor初始狀態,傳送到下半部分中相對應藍色特徵層中去進行進一步的精細處理(這一步對應圖中的虛線部分)
object detection module (odm)
odm模組和ssd中的檢測層一樣,在多個特徵層上進行檢測,最後將結果匯聚到一起,通過nms得到最終的檢測結果,該結構很普通在很多目標檢測網路中都可以看到
前面說過transfer connection block相當於fpn中的自頂向下的上取樣和橫向連線,圖中上半部分的conv相當於橫向連線,右邊的deconv相當於自頂向下的上取樣,如果了解fpn結構,那麼這裡將很容易理解
相信大家都指導two-stage檢測網路的效果要比one-stage檢測網路好,究其原因主要是rpn先對anchor進行了一次初步的篩選,這樣既避免了正負樣本不平衡的問題又能給下一步的檢測結構提供乙個具有良好初始狀態的anchor,在這種情況下自然會使得檢測效果好,refinedet就是借鑑rpn的思想,設計了arm結構;refinedet檢測效果好的另外乙個原因在於,它是在多層的特徵金字塔上對anchor進行分類和回歸,無論是粗粒度的篩選arm還是精細的檢測odm,多層特徵的融合使用,使得檢測效果明顯提高
網路解析過程
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網路 XML 解析
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IOS 網路解析
網路解析同步非同步 get同步 ibaction get tb id sender 1.建立url nsurl url nsurl urlwithstring 2.建立乙個請求物件 nsmutableurlrequest requst nsmutableurlrequest requestwithu...