Relation Networks for Object Detection(源码) 小咪咪 2022-01-10 10:37 299阅读 0赞 转自:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/80779712 论文:Relation Networks for Object Detection 论文链接:[https://arxiv.org/abs/1711.11575][https_arxiv.org_abs_1711.11575] 代码链接:[https://github.com/msracver/Relation-Networks-for-Object-Detection][https_github.com_msracver_Relation-Networks-for-Object-Detection] **这篇文章的细节可以通过阅读源码来加深理解,这篇博客就来介绍这篇文章的部分源码。** 因为这篇文章主要是在网络结构上做改动,所以这篇博客以resnet\_v1\_101\_rcnn\_attention\_1024\_pairwise\_position\_multi\_head\_16\_learn\_nms.py为例介绍网络结构,这个例子在Faster RCNN基础上引入relation module,包括全连接层和NMS阶段。 链接:[resnet\_v1\_101\_rcnn\_attention\_1024\_pairwise\_position\_multi\_head\_16\_learn\_nms.py][resnet_v1_101_rcnn_attention_1024_pairwise_position_multi_head_16_learn_nms.py] 接下来介绍的代码顺序和链接中的不大一样,这里按照代码运行时的顺序介绍,目的是方便跟着数据流进行阅读,主要涉及几个方法:**全局网络构造:get\_symbol;ROI信息的坐标变换:extract\_position\_matrix;ROI信息的坐标embedding:extract\_position\_embedding;object relation module的计算:attention\_module\_multi\_head。** 这里将网络结构封装成一个类,初始化函数中主要是resnet\_v1\_101网络的设置。 class resnet_v1_101_rcnn_attention_1024_pairwise_position_multi_head_16_learn_nms(resnet_v1_101_rcnn_learn_nms_base): def __init__(self): """ Use __init__ to define parameter network needs """ self.eps = 1e-5 self.use_global_stats = True self.workspace = 512 self.units = (3, 4, 23, 3) # use for 101 self.filter_list = [256, 512, 1024, 2048] `` `` **get\_symbol方法是获取网络结构时候调用的方法,也是这个脚本中的主干,接下来都会围绕该方法进行介绍。在该方法中包含了整体网络结构的构造,非常重要。提取说明下,在ROI Pooling层之前的结构基本上和Faster RCNN类似,重点在于ROI Pooling层后面的两个全连接层。** def get_symbol(self, cfg, is_train=True): # config alias for convenient # 首先是一个参数设定。以COCO数据集为例(这篇文章的实验都是在COCO数据集上做的), # num_classes是81。cfg.CLASS_AGNOSTIC参数表示回归时是否不区分类别,默认是True, # 也就是不区分类别,因此num_reg_classes默认是2。需要注意的是原生的Faster RCNN在 # 回归时是区分类别的。num_anchors默认是12,这个数值比原生的Faster RCNN要大。 num_classes = cfg.dataset.NUM_CLASSES num_reg_classes = (2 if cfg.CLASS_AGNOSTIC else num_classes) num_anchors = cfg.network.NUM_ANCHORS # input init # 输入数据和信息的初始化,需要和数据读取的变量同名。 if is_train: data = mx.sym.Variable(name="data") im_info = mx.sym.Variable(name="im_info") gt_boxes = mx.sym.Variable(name="gt_boxes") rpn_label = mx.sym.Variable(name='label') rpn_bbox_target = mx.sym.Variable(name='bbox_target') rpn_bbox_weight = mx.sym.Variable(name='bbox_weight') else: data = mx.sym.Variable(name="data") im_info = mx.sym.Variable(name="im_info") # shared convolutional layers # conv_feat,包含resnet_v1_101从开始到conv4结束,这一部分是RPN网络的输入。 # relu1,包含resnet_v1_101从开始到conv5结束,用来做object的坐标回归和分类。这都是常规的做法。 conv_feat = self.get_resnet_v1_conv4(data) # res5 relu1 = self.get_resnet_v1_conv5(conv_feat) # 这部分是基于conv_feat,调用get_rpn方法得到rpn网络的输出。 rpn_cls_score, rpn_bbox_pred = self.get_rpn(conv_feat, num_anchors) if is_train: # prepare rpn data rpn_cls_score_reshape = mx.sym.Reshape( data=rpn_cls_score, shape=(0, 2, -1, 0), name="rpn_cls_score_reshape") # classification # 这部分是对bbox的二分类损失函数。 rpn_cls_prob = mx.sym.SoftmaxOutput(data=rpn_cls_score_reshape, label=rpn_label, multi_output=True, normalization='valid', use_ignore=True, ignore_label=-1, name="rpn_cls_prob") # bounding box regression # 这部分是对bbox的坐标回归损失函数。 rpn_bbox_loss_ = rpn_bbox_weight * mx.sym.smooth_l1(name='rpn_bbox_loss_', scalar=3.0, data=(rpn_bbox_pred - rpn_bbox_target)) rpn_bbox_loss = mx.sym.MakeLoss(name='rpn_bbox_loss', data=rpn_bbox_loss_, grad_scale=1.0 / cfg.TRAIN.RPN_BATCH_SIZE) # ROI proposal # 这部分是对bbox做过滤得到proposal。注意几个参数:1、cfg.TRAIN.RPN_PRE_NMS_TOP_N表示 # 进行NMS操作之前的roi数量,默认是6000。2、cfg.TRAIN.RPN_POST_NMS_TOP_N表示 # NMS操作之后的roi操作,默认是300(FPN网络中默认用1000)。这两个参数设置和Faster RCNN不同。 # 3、cfg.network.ANCHOR_SCALES默认是4,8,16,32。 # 4、cfg.network.ANCHOR_RATIOS默认是0.5,1,2。 rpn_cls_act = mx.sym.SoftmaxActivation( data=rpn_cls_score_reshape, mode="channel", name="rpn_cls_act") rpn_cls_act_reshape = mx.sym.Reshape( data=rpn_cls_act, shape=(0, 2 * num_anchors, -1, 0), name='rpn_cls_act_reshape') if cfg.TRAIN.CXX_PROPOSAL: rois = mx.contrib.sym.Proposal( cls_prob=rpn_cls_act_reshape, bbox_pred=rpn_bbox_pred, im_info=im_info, name='rois', feature_stride=cfg.network.RPN_FEAT_STRIDE, scales=tuple(cfg.network.ANCHOR_SCALES), ratios=tuple(cfg.network.ANCHOR_RATIOS), rpn_pre_nms_top_n=cfg.TRAIN.RPN_PRE_NMS_TOP_N, rpn_post_nms_top_n=cfg.TRAIN.RPN_POST_NMS_TOP_N, threshold=cfg.TRAIN.RPN_NMS_THRESH, rpn_min_size=cfg.TRAIN.RPN_MIN_SIZE) else: rois = mx.sym.Custom( cls_prob=rpn_cls_act_reshape, bbox_pred=rpn_bbox_pred, im_info=im_info, name='rois', op_type='proposal', feat_stride=cfg.network.RPN_FEAT_STRIDE, scales=tuple(cfg.network.ANCHOR_SCALES), ratios=tuple(cfg.network.ANCHOR_RATIOS), rpn_pre_nms_top_n=cfg.TRAIN.RPN_PRE_NMS_TOP_N, rpn_post_nms_top_n=cfg.TRAIN.RPN_POST_NMS_TOP_N, threshold=cfg.TRAIN.RPN_NMS_THRESH, rpn_min_size=cfg.TRAIN.RPN_MIN_SIZE) # ROI proposal target # 这部分一方面对前面的propsoal做过滤得到batch_rois个proposal(或者叫roi),最后 # 得到的rois数量由cfg.TRAIN.BATCH_ROIS决定,这里因为cfg.TRAIN.BATCH_ROIS默认 # 是-1(和Faster RCNN中默认的128不同),因此最后得到的roi数量等于输入roi的数量加 # 上ground truth的数量,默认情况下输入roi数量是300,因此最后得到的roi数量是300+x, # x表示object的数量。另一方面计算Fast RCNN的分类和回归支路的训练目标。 gt_boxes_reshape = mx.sym.Reshape(data=gt_boxes, shape=(-1, 5), name='gt_boxes_reshape') rois, label, bbox_target, bbox_weight = mx.sym.Custom(rois=rois, gt_boxes=gt_boxes_reshape, op_type='proposal_target', num_classes=num_reg_classes, batch_images=cfg.TRAIN.BATCH_IMAGES, batch_rois=cfg.TRAIN.BATCH_ROIS, cfg=cPickle.dumps(cfg), fg_fraction=cfg.TRAIN.FG_FRACTION) else: # 这部分是测试时候的网络结构设置,总体而言就是去掉了RPN网络的损失函数和Fast RCNN的 # 分类和检测目标生成等。 # ROI Proposal rpn_cls_score_reshape = mx.sym.Reshape( data=rpn_cls_score, shape=(0, 2, -1, 0), name="rpn_cls_score_reshape") rpn_cls_prob = mx.sym.SoftmaxActivation( data=rpn_cls_score_reshape, mode="channel", name="rpn_cls_prob") rpn_cls_prob_reshape = mx.sym.Reshape( data=rpn_cls_prob, shape=(0, 2 * num_anchors, -1, 0), name='rpn_cls_prob_reshape') if cfg.TEST.CXX_PROPOSAL: rois = mx.contrib.sym.Proposal( cls_prob=rpn_cls_prob_reshape, bbox_pred=rpn_bbox_pred, im_info=im_info, name='rois', feature_stride=cfg.network.RPN_FEAT_STRIDE, scales=tuple(cfg.network.ANCHOR_SCALES), ratios=tuple(cfg.network.ANCHOR_RATIOS), rpn_pre_nms_top_n=cfg.TEST.RPN_PRE_NMS_TOP_N, rpn_post_nms_top_n=cfg.TEST.RPN_POST_NMS_TOP_N, threshold=cfg.TEST.RPN_NMS_THRESH, rpn_min_size=cfg.TEST.RPN_MIN_SIZE) else: rois = mx.sym.Custom( cls_prob=rpn_cls_prob_reshape, bbox_pred=rpn_bbox_pred, im_info=im_info, name='rois', op_type='proposal', feat_stride=cfg.network.RPN_FEAT_STRIDE, scales=tuple(cfg.network.ANCHOR_SCALES), ratios=tuple(cfg.network.ANCHOR_RATIOS), rpn_pre_nms_top_n=cfg.TEST.RPN_PRE_NMS_TOP_N, rpn_post_nms_top_n=cfg.TEST.RPN_POST_NMS_TOP_N, threshold=cfg.TEST.RPN_NMS_THRESH, rpn_min_size=cfg.TEST.RPN_MIN_SIZE) # nongt_dim在训练中采用cfg.TRAIN.RPN_POST_NMS_TOP_N,默认是300,这个值在后续会经常用到。 nongt_dim = cfg.TRAIN.RPN_POST_NMS_TOP_N if is_train else cfg.TEST.RPN_POST_NMS_TOP_N # 接下来这个卷积层是接在conv5后面的。 conv_new_1 = mx.sym.Convolution(data=relu1, kernel=(1, 1), num_filter=256, name="conv_new_1") conv_new_1_relu = mx.sym.Activation(data=conv_new_1, act_type='relu', name='conv_new_1_relu') # ROIPooling是基于过滤得到的rois和前面计算的conv_new_1_relu计算得到, # 得到的roi_pool的维度是[num_rois, 256, 7, 7],这里的256是前面卷积层的卷积核数量。 roi_pool = mx.symbol.ROIPooling(name='roi_pool', data=conv_new_1_relu, rois=rois, pooled_size=(7, 7), spatial_scale=0.0625) `` `` 以上内容和Faster RCNN基本上没有差别,真正有差别的地方在后面的两个全连接层,因为在这两个全连接层之间会引入这篇文章所说的object relation module。接下来就基于前面得到的roi进行坐标变换操作。 # 首先因为rois的维度1有5列,包含4个坐标值和1个index,因为后续只需要4个坐标值, # 所以这里做了slice操作得到sliced_rois。 sliced_rois = mx.sym.slice_axis(rois, axis=1, begin=1, end=None) # [num_rois, nongt_dim, 4] # 这一步调用extract_position_matrix方法主要实现roi坐标的变换。 position_matrix = self.extract_position_matrix(sliced_rois, nongt_dim=nongt_dim) `` `` **extract\_position\_matrix方法**实现坐标的处理,对应论文中的 ![这里写图片描述][70] 这里x、y、w和h分别表示中心点的横纵坐标、宽和高。接下来详细看看该方法的内容。 @staticmethod def extract_position_matrix(bbox, nongt_dim): """ Extract position matrix Args: bbox: [num_boxes, 4] Returns: position_matrix: [num_boxes, nongt_dim, 4] """ # xmin、ymin、xmax、ymax的维度都是[num_boxes, 1] xmin, ymin, xmax, ymax = mx.sym.split(data=bbox, num_outputs=4, axis=1) # [num_fg_classes, num_boxes, 1] # 根据xmin、ymin、xmax、ymax计算得到中心点坐标center_x、center_y,宽bbox_width和高bbox_height bbox_width = xmax - xmin + 1. bbox_height = ymax - ymin + 1. center_x = 0.5 * (xmin + xmax) center_y = 0.5 * (ymin + ymax) # [num_fg_classes, num_boxes, num_boxes] # 执行broadcast_minus、broadcast_div后得到的delta_x的维度都是[num_boxes, num_boxes], # 且该矩阵的对角线都是0。执行log后得到的delta_x的维度仍然是[num_boxes, num_boxes], # 且对角线不存在0值,之所以log函数的输入有个maximum方法,是因为当log函数的输入是0时,输出是无穷小。 delta_x = mx.sym.broadcast_minus(lhs=center_x, rhs=mx.sym.transpose(center_x)) delta_x = mx.sym.broadcast_div(delta_x, bbox_width) delta_x = mx.sym.log(mx.sym.maximum(mx.sym.abs(delta_x), 1e-3)) delta_y = mx.sym.broadcast_minus(lhs=center_y, rhs=mx.sym.transpose(center_y)) delta_y = mx.sym.broadcast_div(delta_y, bbox_height) delta_y = mx.sym.log(mx.sym.maximum(mx.sym.abs(delta_y), 1e-3)) delta_width = mx.sym.broadcast_div(lhs=bbox_width, rhs=mx.sym.transpose(bbox_width)) delta_width = mx.sym.log(delta_width) delta_height = mx.sym.broadcast_div(lhs=bbox_height, rhs=mx.sym.transpose(bbox_height)) delta_height = mx.sym.log(delta_height) # concat_list是一个长度为4的列表,列表中的每个值的维度是[num_boxes, num_boxes]。 concat_list = [delta_x, delta_y, delta_width, delta_height] # 接下来这个循环会将concat_list列表中的每个值在维度1上取0到nongt_dim(默认是300), # 因此得到的sym的维度就是[num_boxes, nongt_dim];第二行则是新增了一个维度2,因此concat_list[idx]的 # 维度就是[num_boxes, nongt_dim, 1]。因此最后得到的concat_list就是长度为4的列表, # 列表中的每个值的维度是[num_boxes, nongt_dim, 1], # concat后返回维度为[num_boxes, nongt_dim, 4]的position_matrix。 for idx, sym in enumerate(concat_list): sym = mx.sym.slice_axis(sym, axis=1, begin=0, end=nongt_dim) concat_list[idx] = mx.sym.expand_dims(sym, axis=2) # 将concat_list列表中的4个值在维度2上进行concat, # 得到维度为[num_boxes, nongt_dim, 4]的position_matrix。 position_matrix = mx.sym.concat(*concat_list, dim=2) return position_matrix `` `` 因此回到get\_symbol方法,在得到position\_matrix后,接下来就要做embedding了。 # [num_rois, nongt_dim, 64] # 这一步调用extract_position_embedding方法实现论文中公式5的EG操作。 position_embedding = self.extract_position_embedding(position_matrix, feat_dim=64) `` `` * 1 * 2 * 3 **extract\_position\_embedding方法**实现对geometry feature的embedding,具体而言就是实现论文中公式5中的这个操作。 ![这里写图片描述][70 1] 输入position\_mat就是前面extract\_position\_matrix方法输出的position\_matrix,也就是上面截图中的fG,m和n表示不同的roi,feat\_dim默认采用64,接下来的维度都按照这个默认值来。接下来就来详细看看extract\_position\_embedding方法的内容。 @staticmethod def extract_position_embedding(position_mat, feat_dim, wave_length=1000): # position_mat, [num_rois, nongt_dim, 4] # feat_range是[0,1,2,3,4,5,6,7]。full的第一个输入表示shape,第二个输入表示value, # 因此这里表示维度为1,值为1000的symbol。得到dim_mat=[1., 2.37137365, 5.62341309, # 13.33521461, 31.62277603, 74.98941803, 177.82794189, 421.69650269], # 维度是1*8,之后reshape成1*1*1*8。 feat_range = mx.sym.arange(0, feat_dim / 8) dim_mat = mx.sym.broadcast_power(lhs=mx.sym.full((1,), wave_length), rhs=(8. / feat_dim) * feat_range) dim_mat = mx.sym.Reshape(dim_mat, shape=(1, 1, 1, -1)) # position_mat增加维度3变成 [num_rois, nongt_dim, 4, 1],div_mat的维度 # 是 [num_rois, nongt_dim, 4, 8],然后执行sin函数和cos函数操作得到相同维度的sin_mat和cos_mat。 # 接着在维度3对sin_mat和cos_mat做concat操作,得到维度为[num_rois, nongt_dim, 4, # feat_dim/4]的输出,最后reshape成 [num_rois, nongt_dim, feat_dim]的embedding。 position_mat = mx.sym.expand_dims(100.0 * position_mat, axis=3) div_mat = mx.sym.broadcast_div(lhs=position_mat, rhs=dim_mat) sin_mat = mx.sym.sin(data=div_mat) cos_mat = mx.sym.cos(data=div_mat) # embedding, [num_rois, nongt_dim, 4, feat_dim/4] embedding = mx.sym.concat(sin_mat, cos_mat, dim=3) # embedding, [num_rois, nongt_dim, feat_dim] embedding = mx.sym.Reshape(embedding, shape=(0, 0, feat_dim)) return embedding `` `` 再回到get\_symbol方法,做完坐标信息的embedding后,接下来就是重头戏了。 # 2 fc # 首先是常规的全连接层,得到的fc_new_1的维度是[num_rois, 1024]。 fc_new_1 = mx.symbol.FullyConnected(name='fc_new_1', data=roi_pool, num_hidden=1024) # attention, [num_rois, feat_dim] # 这一步调用attention_module_multi_head方法,按顺序实现论文中公式5、4、3、2的内容 # 和公式6的后半部分内容,因此基本上包含了论文的核心。得到的attention_1(维度为[num_rois, 1024], # 这个1024和前面的全连接层参数对应)就是论文中公式6的concat部分内容, # 而公式6的加法部分通过 fc_all_1 = fc_new_1 + attention_1得到。 attention_1 = self.attention_module_multi_head(fc_new_1, position_embedding, nongt_dim=nongt_dim, fc_dim=16, feat_dim=1024, index=1, group=16, dim=(1024, 1024, 1024)) `` `` **因为attention\_module\_embedding方法是这篇文章大部分公式的实现,因此来详细看下源码。** # roi_feat: [num_rois, feat_dim],这里的feat_dim默认是1024,对应前面全连接层的维度, # 因此和 extract_position_embedding方法中的feat_dim不是一回事, # extract_position_embedding方法的输出对应这里的输入position_embedding,维度 # 是[num_rois, nongt_dim, emb_dim],注意emb_dim和feat_dim的区别。fc_dim要和group相等。 def attention_module_multi_head(self, roi_feat, position_embedding, nongt_dim, fc_dim, feat_dim, dim=(1024, 1024, 1024), group=16, index=1): """ Attetion module with vectorized version Args: roi_feat: [num_rois, feat_dim] position_embedding: [num_rois, nongt_dim, emb_dim] nongt_dim: fc_dim: should be same as group feat_dim: dimension of roi_feat, should be same as dim[2] dim: a 3-tuple of (query, key, output) group: index: Returns: output: [num_rois, ovr_feat_dim, output_dim] """ # 因为dim默认是(1024, 1024, 1024),group默认是16,所以dim_group就是(64, 64, 64)。 # 然后在roi_feat的维度0上选取前nongt_dim的值,得到的nongt_roi_feat的维度是[nongt_dim, feat_dim]。 dim_group = (dim[0] / group, dim[1] / group, dim[2] / group) nongt_roi_feat = mx.symbol.slice_axis(data=roi_feat, axis=0, begin=0, end=nongt_dim) # [num_rois * nongt_dim, emb_dim] # 调用reshape方法将维度为[num_rois, nongt_dim, emb_dim]的position_embedding reshape成 # [num_rois*nongt_dim, emb_dim]的position_embedding_reshape。 position_embedding_reshape = mx.sym.Reshape(position_embedding, shape=(-3, -2)) # position_feat_1, [num_rois * nongt_dim, fc_dim] # 用全连接层实现论文中公式5的max函数输入,全连接层的参数就是公式5的WG。输入是预测框位置信息 # 的embedding结果:position_embedding_reshape,得到维度为[num_rois * nongt_dim, fc_dim] # 的position_feat_1。然后reshape成维度为[num_rois, nongt_dim, fc_dim]的aff_weight, # 最后调换维度得到维度为 [num_rois, fc_dim, nongt_dim] 的aff_weight。 position_feat_1 = mx.sym.FullyConnected(name='pair_pos_fc1_' + str(index), data=position_embedding_reshape, num_hidden=fc_dim) position_feat_1_relu = mx.sym.Activation(data=position_feat_1, act_type='relu') # aff_weight, [num_rois, nongt_dim, fc_dim] aff_weight = mx.sym.Reshape(position_feat_1_relu, shape=(-1, nongt_dim, fc_dim)) # aff_weight, [num_rois, fc_dim, nongt_dim] aff_weight = mx.sym.transpose(aff_weight, axes=(0, 2, 1)) # multi head # 用全连接层得到q_data,全连接层参数对应论文中公式4的WQ,roi_feat对应公式4的fA,维度 # 是[num_rois, feat_dim]。reshape后得到的q_data_batch维度是[num_rois, group, dim_group[0]], # 默认是[num_rois, 16, 64],transpose后得到的q_data_batch维度 # 是[group, num_rois, dim_group[0]],默认是[16, num_rois, 64]。 assert dim[0] == dim[1], 'Matrix multiply requires same dimensions!' q_data = mx.sym.FullyConnected(name='query_' + str(index), data=roi_feat, num_hidden=dim[0]) q_data_batch = mx.sym.Reshape(q_data, shape=(-1, group, dim_group[0])) q_data_batch = mx.sym.transpose(q_data_batch, axes=(1, 0, 2)) # 用全连接层得到k_data,全连接层参数对应论文中公式4的WK,nongt_roi_feat对应公式4中的fA, # 维度是[nongt_dim, feat_dim],最后经过reshape和transpose后得到的k_data_batch # 的维度是[group, nongt_dim, dim_group[0]],默认是[16, nongt_dim, 64]。 k_data = mx.symbol.FullyConnected(name='key_' + str(index), data=nongt_roi_feat, num_hidden=dim[1]) k_data_batch = mx.sym.Reshape(k_data, shape=(-1, group, dim_group[1])) k_data_batch = mx.sym.transpose(k_data_batch, axes=(1, 0, 2)) v_data = nongt_roi_feat # v_data = mx.symbol.FullyConnected(name='value_'+str(index)+'_'+str(gid), data=roi_feat, num_hidden=dim_group[2]) # 这个batch_dot操作就是论文中公式4的dot,dot就是矩阵乘法。 # 得到的aff维度是[group, num_rois, nongt_dim],默认是[16, num_rois, nongt_dim]。 # 然后做一个scale操作,对应论文中公式4的除法。最后transpose得到维度为 # [num_rois, group, nongt_dim]的aff_scale。这个aff_scale就是论文中公式4的结果:wA。 aff = mx.symbol.batch_dot(lhs=q_data_batch, rhs=k_data_batch, transpose_a=False, transpose_b=True) # aff_scale, [group, num_rois, nongt_dim] aff_scale = (1.0 / math.sqrt(float(dim_group[1]))) * aff aff_scale = mx.sym.transpose(aff_scale, axes=(1, 0, 2)) assert fc_dim == group, 'fc_dim != group' # weighted_aff, [num_rois, fc_dim, nongt_dim] # aff_scale表示wA,前面的log函数输入:mx.sym.maximum(left=aff_weight, right=1e-6) # 对应论文中公式5,之所以要求log,是因为这里要用softmax实现论文3的公式,而在softmax中 # 会对输入求指数(以e为底),而要达到论文中公式3的形式(e的指数只有wA,没有wG), # 就要先对wGmn求log,这样再求指数时候就恢复成wG。简而言之就是e^(log(wG)+wA)=wG+e^(wA)。 # softmax实现论文中公式3的操作,axis设置为2表示在维度2上进行归一化。 # 最后对维度为[num_rois, fc_dim, nongt_dim]的aff_softmax做reshape操作得到维度 # 为[num_rois * fc_dim, nongt_dim]的aff_softmax_reshape, # aff_softmax_reshape也就对应论文中公式3的w。 weighted_aff = mx.sym.log(mx.sym.maximum(left=aff_weight, right=1e-6)) + aff_scale aff_softmax = mx.symbol.softmax(data=weighted_aff, axis=2, name='softmax_' + str(index)) # [num_rois * fc_dim, nongt_dim] aff_softmax_reshape = mx.sym.Reshape(aff_softmax, shape=(-3, -2)) # output_t, [num_rois * fc_dim, feat_dim] # dot函数的输入aff_softmax_reshape维度是[num_rois * fc_dim, nongt_dim], # v_data的维度是[nongt_dim, feat_dim],因此得到的output_t的维度 # 是[num_rois * fc_dim, feat_dim],对应论文中公式2的w和fA相乘的结果。 # reshape后得到维度为[num_rois, fc_dim*feat_dim,1,1]的output_t。 output_t = mx.symbol.dot(lhs=aff_softmax_reshape, rhs=v_data) # output_t, [num_rois, fc_dim * feat_dim, 1, 1] output_t = mx.sym.Reshape(output_t, shape=(-1, fc_dim * feat_dim, 1, 1)) # linear_out, [num_rois, dim[2], 1, 1] # 最后用卷积核数量为dim[2](默认是1024)的1*1卷积得到维度为[num_rois, dim[2], 1, 1]的lineae_out, # 卷积层的参数对应论文中公式2的WV,reshape后得到维度为[num_rois, dim[2]]的output, # 这样得到的linear_out就是论文中公式2的fR。注意这里的卷积层有个num_group参数, # group数量设置为fc_dim,默认是16,对应论文中的Nr参数,因此论文中公式6的concat操 # 作已经在这个卷积层中通过group操作实现了。 linear_out = mx.symbol.Convolution(name='linear_out_' + str(index), data=output_t, kernel=(1, 1), num_filter=dim[2], num_group=fc_dim) output = mx.sym.Reshape(linear_out, shape=(0, 0)) return output `` `` 再回到get\_symbol方法,前面attention\_module\_multi\_head方法的目的就是得到attention\_1,这个就是文章中提到的relation特征。接下来就是特征融合操作了。 # attention特征和原来的全连接层输出特征融合 fc_all_1 = fc_new_1 + attention_1 fc_all_1_relu = mx.sym.Activation(data=fc_all_1, act_type='relu', name='fc_all_1_relu') # 对fc_new_2同样调用了attention_module_multi_head方法得到attention_2,然后得到fc_all_2 fc_new_2 = mx.symbol.FullyConnected(name='fc_new_2', data=fc_all_1_relu, num_hidden=1024) attention_2 = self.attention_module_multi_head(fc_new_2, position_embedding, nongt_dim=nongt_dim, fc_dim=16, feat_dim=1024, index=2, group=16, dim=(1024, 1024, 1024)) fc_all_2 = fc_new_2 + attention_2 fc_all_2_relu = mx.sym.Activation(data=fc_all_2, act_type='relu', name='fc_all_2_relu') # cls_score/bbox_pred # 接下来基于添加了attention的特征进行回归和分类。这里要注意的是在原生的Faster RCNN算法中, # 对proposal的回归是区别类别的,比如对于COCO数据集而言,一共包含80个object类, # 回归的全连接层的num_hidden参数是4*(80+1),而这里采用的是不区别类别的回归, # 因此num_reg_classes是2而不是类似COCO数据集中的81。另外在SSD算法中, # 回归支路用卷积层实现时卷积核的数量是num_anchors*4,和这里也不大一样。 cls_score = mx.symbol.FullyConnected(name='cls_score', data=fc_all_2_relu, num_hidden=num_classes) bbox_pred = mx.symbol.FullyConnected(name='bbox_pred', data=fc_all_2_relu, num_hidden=num_reg_classes * 4) if is_train: # 如果有用到ohem算法,则通过自定义层得到ohem算法的权重和标签。 if cfg.TRAIN.ENABLE_OHEM: labels_ohem, bbox_weights_ohem = mx.sym.Custom(op_type='BoxAnnotatorOHEM', num_classes=num_classes, num_reg_classes=num_reg_classes, roi_per_img=cfg.TRAIN.BATCH_ROIS_OHEM, cls_score=cls_score, bbox_pred=bbox_pred, labels=label, bbox_targets=bbox_target, bbox_weights=bbox_weight) # 分类部分采用softmaxout层实现,回归用smooth_l1层实现,这二者和Faster RCNN是一样的。 # 只不过引入ohem的话,主要的不同点在于分类时候的标签用的是labels_ohem, # 回归时候的weight用的是bbox_weights_ohem。 cls_prob = mx.sym.SoftmaxOutput(name='cls_prob', data=cls_score, label=labels_ohem, normalization='valid', use_ignore=True, ignore_label=-1) bbox_loss_ = bbox_weights_ohem * mx.sym.smooth_l1(name='bbox_loss_', scalar=1.0, data=(bbox_pred - bbox_target)) bbox_loss = mx.sym.MakeLoss(name='bbox_loss', data=bbox_loss_, grad_scale=1.0 / cfg.TRAIN.BATCH_ROIS_OHEM) rcnn_label = labels_ohem else: cls_prob = mx.sym.SoftmaxOutput(name='cls_prob', data=cls_score, label=label, normalization='valid') bbox_loss_ = bbox_weight * mx.sym.smooth_l1(name='bbox_loss_', scalar=1.0, data=(bbox_pred - bbox_target)) if cfg.TRAIN.BATCH_ROIS < 0: batch_rois_num = 300 else: batch_rois_num = cfg.TRAIN.BATCH_ROIS bbox_loss = mx.sym.MakeLoss(name='bbox_loss', data=bbox_loss_, grad_scale=1.0 / batch_rois_num) rcnn_label = label # reshape output # 最后就是一些reshape操作和最终的group操作 rcnn_label = mx.sym.Reshape(data=rcnn_label, shape=(cfg.TRAIN.BATCH_IMAGES, -1), name='label_reshape') cls_prob = mx.sym.Reshape(data=cls_prob, shape=(cfg.TRAIN.BATCH_IMAGES, -1, num_classes), name='cls_prob_reshape') bbox_loss = mx.sym.Reshape(data=bbox_loss, shape=(cfg.TRAIN.BATCH_IMAGES, -1, 4 * num_reg_classes), name='bbox_loss_reshape') output_sym_list = [rpn_cls_prob, rpn_bbox_loss, cls_prob, bbox_loss, mx.sym.BlockGrad(rcnn_label)] # 这个else语句是在测试时候进行的,此时就不需要计算损失函数 else: cls_prob = mx.sym.SoftmaxActivation(name='cls_prob', data=cls_score) cls_prob = mx.sym.Reshape(data=cls_prob, shape=(cfg.TEST.BATCH_IMAGES, -1, num_classes), name='cls_prob_reshape') bbox_pred_reshape = mx.sym.Reshape(data=bbox_pred, name='bbox_pred_reshape', shape=(cfg.TEST.BATCH_IMAGES, -1, 4 * num_reg_classes)) output_sym_list = [rois, cls_prob, bbox_pred_reshape] if is_train and (not cfg.TRAIN.LEARN_NMS): raise ValueError('config.TRAIN.LEARN_NMS is set to false!') elif (not is_train) and (not cfg.TEST.LEARN_NMS): self.sym = mx.sym.Group(output_sym_list) # print self.sym.list_outputs() return self.sym `` `` 接下来这部分是论文中在nms过程插入object relation module的过程,同样是在get\_symbol方法中实现的。 ######################### learn nms ######################### # notice that all implementation of python ops try to leave batch idx support for multi-batch # thus, rois are [batch_ind, x_min, y_min, x_max, y_max] # 首先是一个参数设置信息:cfg.network.NMS_TARGET_THRESH默认采用'0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9'。 # cfg.TRAIN.FIRST_N默认是100。cfg.TRAIN.BBOX_MEANS默认是0.0, 0.0, 0.0, 0.0, # cfg.TRAIN.BBOX_STDS默认是0.1, 0.1, 0.2, 0.2,cfg.RPN_POST_NMS_TOP_N默认是300 。 # num_fg_classes参数是不包含背景的类别数,也就是object的类别数量。 nms_target_thresh = np.fromstring(cfg.network.NMS_TARGET_THRESH, dtype=float, sep=',') num_thresh = len(nms_target_thresh) nms_eps = 1e-8 first_n = cfg.TRAIN.FIRST_N if is_train else cfg.TEST.FIRST_N num_fg_classes = num_classes - 1 bbox_means = cfg.TRAIN.BBOX_MEANS if is_train else None bbox_stds = cfg.TRAIN.BBOX_STDS if is_train else None nongt_dim = cfg.TRAIN.RPN_POST_NMS_TOP_N if is_train else cfg.TEST.RPN_POST_NMS_TOP_N # 整体上也是区分训练和测试阶段。 if is_train: # remove gt here # cls_score是分类支路的输出,维度是[num_rois, num_classes];bbox_pred是回归支路的输出, # 维度是[num_rois, num_reg_classes*4],这里都在维度0上截取前nongt_dim个roi。 cls_score_nongt = mx.sym.slice_axis(data=cls_score, axis=0, begin=0, end=nongt_dim) bbox_pred_nongt = mx.sym.slice_axis(data=bbox_pred, axis=0, begin=0, end=nongt_dim) bbox_pred_nongt = mx.sym.BlockGrad(bbox_pred_nongt) # refine bbox # remove batch idx and gt roi # 这里对原本维度为[num_rois, 5]的rois执行slice操作,得到维度为[nongt_dim,4]的sliced_rois。 sliced_rois = mx.sym.slice(data=rois, begin=(0, 1), end=(nongt_dim, None)) # bbox_pred_nobg, [num_rois, 4*(num_reg_classes-1)] # bbox_pred_nobg是forground的回归值,维度是[nongt_dim, 4] bbox_pred_nobg = mx.sym.slice_axis(data=bbox_pred_nongt, axis=1, begin=4, end=None) # [num_boxes, 4, num_reg_classes-1] # refine_bbox是基类resnet_v1_101_rcnn_learn_nms_base的方法,输入sliced_rois是roi的4个坐标信息, # bbox_pred_nobg是回归得到的坐标offset,因此这个方法就是根据这两个输入, # 按照Faster RCNN算法中公式2(参考最后附录中的截图)计算出预测框的 # 真实坐标(xmin/ymin/xmax/ymax,而不是offset),refined_bbox的维度是[nongt_dim,4]。 refined_bbox = self.refine_bbox(sliced_rois, bbox_pred_nobg, im_info, means=bbox_means, stds=bbox_stds) # softmax cls_score to cls_prob, [num_rois, num_classes] # 对维度为[nongt_dim, num_classes]的cls_score_nongt的最后一个维度进行softmax计算。 # 然后对cls_prob在维度1上截取从1到最后的值,得到的cls_prob_nobg表示object分类的结果, # 维度是[nongt_dim, num_fg_classes]。 cls_prob = mx.sym.softmax(data=cls_score_nongt, axis=-1) cls_prob_nobg = mx.sym.slice_axis(cls_prob, axis=1, begin=1, end=None) # 接下来对cls_prob_nobg在维度0上进行排序(is_ascend=False表示降序), # 也就是对每一列的数值都按照降序排列,什么意思呢?举个例子, # 假设待排序的数组(cls_prob_nobg)是 # [[0.17, 0.22, 0.87, 0.92, 0.67],[0.75, 0.96, 0.55, 0.56, 0.36],[0.47, 0.06, 0.3, 0.18, 0.66]], # 那么排序后(sorted_cls_prob_nobg)就是 # [[0.75, 0.96, 0.87, 0.92, 0.67],[0.47, 0.22, 0.55, 0.56, 0.66],[0.17, 0.06, 0.3, 0.18, 0.36]]。 # 最后再截取概率最高的前first_n个roi,first_n默认是100。因此从排序结果就可以得到针对每个类别, # 预测概率从高到低的排序结果。 sorted_cls_prob_nobg = mx.sym.sort(data=cls_prob_nobg, axis=0, is_ascend=False) # sorted_score, [first_n, num_fg_classes] sorted_score = mx.sym.slice_axis(sorted_cls_prob_nobg, axis=0, begin=0, end=first_n, name='sorted_score') # sort by score # 这里同样是在维度0上对cls_prob_nobg进行排序(降序),但这里得到的是index,这样就 # 能够知道对每个类别而言,每个roi的预测概率排序结果。还是以前面那个排序数组为例, # 则得到的rank_indices就是[[1,1,0,0,0],[2,0,1,1,2],[0,2,2,2,1]], # 所以对类别0而言,roi 1的概率最高,其次是roi 2,最后时roi 0。 # 同样最后再截取前first_n个roi,first_n默认是100。 rank_indices = mx.sym.argsort(data=cls_prob_nobg, axis=0, is_ascend=False) # first_rank_indices, [first_n, num_fg_classes] first_rank_indices = mx.sym.slice_axis(rank_indices, axis=0, begin=0, end=first_n) # sorted_bbox, [first_n, num_fg_classes, 4, num_reg_classes-1] # take操作是根据first_rank_indices从refined_bbox中取数的过程, # first_rank_indices的维度是[first_n, num_fg_classes],refined_bbox的维度是[nongt_dim, 4], # 而得到的sorted_bbox变量的维度是[first_n, num_fg_classes, 4],这是因为first_rank_indices # 变量里面的值就是refined_bbox中的行index。因此sorted_bbox这个3维矩阵的含义是对 # 于每个类别而言(维度1),roi的预测概率最高的前first_n个roi(维度0)的4个坐标信息(维度2)。 sorted_bbox = mx.sym.take(a=refined_bbox, indices=first_rank_indices) # 因为cfg.CLASS_AGNOSTIC默认是true且sorted_bbox是3维的,所以sorted_bbox不变。 if cfg.CLASS_AGNOSTIC: # sorted_bbox, [first_n, num_fg_classes, 4] sorted_bbox = mx.sym.Reshape(sorted_bbox, shape=(0, 0, 0), name='sorted_bbox') else: cls_mask = mx.sym.arange(0, num_fg_classes) cls_mask = mx.sym.Reshape(cls_mask, shape=(1, -1, 1)) cls_mask = mx.sym.broadcast_to(cls_mask, shape=(first_n, 0, 4)) # sorted_bbox, [first_n, num_fg_classes, 4] sorted_bbox = mx.sym.pick(data=sorted_bbox, name='sorted_bbox', index=cls_mask, axis=3) # nms_rank_embedding, [first_n, 1024] # extract_rank_embedding方法是基类resnet_v1_101_rcnn_learn_nms_base的方法, # 做法类似前面介绍的extract_position_embedding方法,得到的nms_rank_embedding维度是[first_n, 1024]。 # 然后接一个num_hidden=128的全连接层,得到维度为[first_n ,128]的nms_rank_feat。 nms_rank_embedding = self.extract_rank_embedding(first_n, 1024) # nms_rank_feat, [first_n, 1024] nms_rank_feat = mx.sym.FullyConnected(name='nms_rank', data=nms_rank_embedding, num_hidden=128) # nms_position_matrix, [num_fg_classes, first_n, first_n, 4] # extract_multi_position_matrix方法是基类resnet_v1_101_rcnn_learn_nms_base的方法, # 输入是维度为[first_n, num_fg_classes, 4]的sorted_bbox。该方式实现的内容和前 # 面介绍的extract_position_matrix方法类似,可以简单概括为实现论文中的那个坐标变换, # 得到的nms_position_matrix维度是[num_fg_classes, first_n, first_n, 4]。 nms_position_matrix = self.extract_multi_position_matrix(sorted_bbox) # roi_feature_embedding, [num_rois, 1024] # 这个全连接层的输入是fc_all_2_relu(维度为[num_rois, 1024]),这个变量是整个检 # 测算法最终提取到的特征,该特征包含了这篇文章中的object relation module的结果, # 而且最后的坐标回归和分类都是直接基于这个特征进行的。因此这里的全连接层作用还是特征的embedding, # 得到的roi_feat_embedding维度是[num_rois, 128]。最后接一个take操作,这个前面已经介绍过了, # 就是从roi_feat_embedding中抽取指定index(first_rank_indices)的过程, # 最后得到维度为[first_n, num_fg_classes, 128]的sorted_roi_feat。 # 因此sorted_roi_feat这个3维矩阵的含义是对于每个类别而言(维度1), # roi的预测概率最高的前first_n个roi(维度0)的128维特征信息(维度2)。 roi_feat_embedding = mx.sym.FullyConnected( name='roi_feat_embedding', data=fc_all_2_relu, num_hidden=128) # sorted_roi_feat, [first_n, num_fg_classes, 128] sorted_roi_feat = mx.sym.take(a=roi_feat_embedding, indices=first_rank_indices) # vectorized nms # nms_embedding_feat, [first_n, num_fg_classes, 128] # mx.sym.expand_dims(nms_rank_feat, axis=1)操作将维度为[first_n ,128]的nms_rank_feat # 扩充为[first_n, 1, 128],然后和维度为[first_n. num_fg_classes, 128]的sorted_roi_feat # 做加法得到维度为[first_n. num_fg_classes, 128]的nms_embedding_feat。 nms_embedding_feat = mx.sym.broadcast_add( lhs=sorted_roi_feat, rhs=mx.sym.expand_dims(nms_rank_feat, axis=1)) # nms_attention_1, [first_n, num_fg_classes, 1024] # attention_module_nms_multi_head方法和前面提到的attention_module_multi_head # 方法类似,都是完成论文中几个公式。 nms_attention_1, nms_softmax_1 = self.attention_module_nms_multi_head( nms_embedding_feat, nms_position_matrix, num_rois=first_n, index=1, group=16, dim=(1024, 1024, 128), fc_dim=(64, 16), feat_dim=128) # 将原来的embedding特征和attention特征融合得到nms_all_feat_1, # 维度仍然是[first_n, num_fg_classes, 128]。然后reshape成维度为[first_n*num_fg_classes, 128] # 的nms_all_feat_1_relu_reshape。再接一个num_hidden=num_thresh的全连接层,num_thresh默认是5, # 因此得到维度为[first_n * num_fg_classes, num_thresh]的nms_conditional_logit。 # 再将nms_conditional_logit转换成维度为[first_n, num_fg_classes, num_thresh]的 # nms_conditional_logit_reshape,然后用sigmod激活函数进行激活得到维度 # 为[first_n, num_fg_classes, num_thresh]的nms_conditional_score。 nms_all_feat_1 = nms_embedding_feat + nms_attention_1 nms_all_feat_1_relu = mx.sym.Activation(data=nms_all_feat_1, act_type='relu', name='nms_all_feat_1_relu') # [first_n * num_fg_classes, 1024] nms_all_feat_1_relu_reshape = mx.sym.Reshape(nms_all_feat_1_relu, shape=(-3, -2)) # logit, [first_n * num_fg_classes, num_thresh] nms_conditional_logit = mx.sym.FullyConnected(name='nms_logit', data=nms_all_feat_1_relu_reshape, num_hidden=num_thresh) # logit_reshape, [first_n, num_fg_classes, num_thresh] nms_conditional_logit_reshape = mx.sym.Reshape(nms_conditional_logit, shape=(first_n, num_fg_classes, num_thresh)) nms_conditional_score = mx.sym.Activation(data=nms_conditional_logit_reshape, act_type='sigmoid', name='nms_conditional_score') # 这里对维度为[first_n, num_fg_classes]的sorted_score增加维度2,并和维度 # 为[first_n, num_fg_classes, num_thresh]的nms_conditional_score相乘得到 # 维度为[first_n, num_fg_classes, num_thresh]的nms_multi_score。 sorted_score_reshape = mx.sym.expand_dims(sorted_score, axis=2) # sorted_score_reshape = mx.sym.BlockGrad(sorted_score_reshape) nms_multi_score = mx.sym.broadcast_mul(lhs=sorted_score_reshape, rhs=nms_conditional_score) # else是测试时候的条件语句,和前面训练部分的代码差别较大,这里主要通过一个自定义层来实现nms操作。 else: nms_rank_weight = mx.sym.var('nms_rank_weight', shape=(128, 1024), dtype=np.float32) nms_rank_bias = mx.sym.var('nms_rank_bias', shape=(128,), dtype=np.float32) roi_feat_embedding_weight = mx.sym.var('roi_feat_embedding_weight', shape=(128, 1024), dtype=np.float32) roi_feat_embedding_bias = mx.sym.var('roi_feat_embedding_bias', shape=(128,), dtype=np.float32) nms_pair_pos_fc1_1_weight = mx.sym.var('nms_pair_pos_fc1_1_weight', shape=(16, 64), dtype=np.float32) nms_pair_pos_fc1_1_bias = mx.sym.var('nms_pair_pos_fc1_1_bias', shape=(16,), dtype=np.float32) nms_query_1_weight = mx.sym.var('nms_query_1_weight', shape=(1024, 128), dtype=np.float32) nms_query_1_bias = mx.sym.var('nms_query_1_bias', shape=(1024,), dtype=np.float32) nms_key_1_weight = mx.sym.var('nms_key_1_weight', shape=(1024, 128), dtype=np.float32) nms_key_1_bias = mx.sym.var('nms_key_1_bias', shape=(1024,), dtype=np.float32) nms_linear_out_1_weight = mx.sym.var('nms_linear_out_1_weight', shape=(128, 128, 1, 1), dtype=np.float32) nms_linear_out_1_bias = mx.sym.var('nms_linear_out_1_bias', shape=(128,), dtype=np.float32) nms_logit_weight = mx.sym.var('nms_logit_weight', shape=(5, 128), dtype=np.float32) nms_logit_bias = mx.sym.var('nms_logit_bias', shape=(5,), dtype=np.float32) nms_multi_score, sorted_bbox, sorted_score = mx.sym.Custom(cls_score=cls_score, bbox_pred=bbox_pred, rois=rois, im_info=im_info, nms_rank_weight=nms_rank_weight, fc_all_2_relu=fc_all_2_relu, nms_rank_bias=nms_rank_bias, roi_feat_embedding_weight=roi_feat_embedding_weight, roi_feat_embedding_bias= roi_feat_embedding_bias, nms_pair_pos_fc1_1_weight=nms_pair_pos_fc1_1_weight, nms_pair_pos_fc1_1_bias=nms_pair_pos_fc1_1_bias, nms_query_1_weight=nms_query_1_weight, nms_query_1_bias=nms_query_1_bias, nms_key_1_weight=nms_key_1_weight, nms_key_1_bias=nms_key_1_bias, nms_linear_out_1_weight= nms_linear_out_1_weight, nms_linear_out_1_bias=nms_linear_out_1_bias, nms_logit_weight=nms_logit_weight, nms_logit_bias=nms_logit_bias, op_type='learn_nms', name='learn_nms', num_fg_classes=num_fg_classes, bbox_means=bbox_means, bbox_stds=bbox_stds, first_n=first_n, class_agnostic=cfg.CLASS_AGNOSTIC, num_thresh=num_thresh, class_thresh=cfg.TEST.LEARN_NMS_CLASS_SCORE_TH, nongt_dim=nongt_dim, has_non_gt_index=False) if is_train: nms_multi_target = mx.sym.Custom(bbox=sorted_bbox, gt_bbox=gt_boxes, score=sorted_score, op_type='nms_multi_target', target_thresh=nms_target_thresh) nms_pos_loss = - mx.sym.broadcast_mul(lhs=nms_multi_target, rhs=mx.sym.log(data=(nms_multi_score + nms_eps))) nms_neg_loss = - mx.sym.broadcast_mul(lhs=(1.0 - nms_multi_target), rhs=mx.sym.log(data=(1.0 - nms_multi_score + nms_eps))) normalizer = first_n * num_thresh nms_pos_loss = cfg.TRAIN.nms_loss_scale * nms_pos_loss / normalizer nms_neg_loss = cfg.TRAIN.nms_loss_scale * nms_neg_loss / normalizer ########################## additional output! ########################## output_sym_list.append(mx.sym.BlockGrad(nms_multi_target, name='nms_multi_target_block')) output_sym_list.append(mx.sym.BlockGrad(nms_conditional_score, name='nms_conditional_score_block')) output_sym_list.append(mx.sym.MakeLoss(name='nms_pos_loss', data=nms_pos_loss, grad_scale=cfg.TRAIN.nms_pos_scale)) output_sym_list.append(mx.sym.MakeLoss(name='nms_neg_loss', data=nms_neg_loss)) else: if cfg.TEST.MERGE_METHOD == -1: nms_final_score = mx.sym.mean(data=nms_multi_score, axis=2, name='nms_final_score') elif cfg.TEST.MERGE_METHOD == -2: nms_final_score = mx.sym.max(data=nms_multi_score, axis=2, name='nms_final_score') elif 0 <= cfg.TEST.MERGE_METHOD < num_thresh: idx = cfg.TEST.MERGE_METHOD nms_final_score = mx.sym.slice_axis(data=nms_multi_score, axis=2, begin=idx, end=idx + 1) nms_final_score = mx.sym.Reshape(nms_final_score, shape=(0, 0), name='nms_final_score') else: raise NotImplementedError('Unknown merge method %s.' % cfg.TEST.MERGE_METHOD) output_sym_list.append(sorted_bbox) output_sym_list.append(sorted_score) output_sym_list.append(nms_final_score) self.sym = mx.sym.Group(output_sym_list) # print self.sym.list_outputs() return self.sym `` `` 附录: ![这里写图片描述][70 2] 转载于:https://www.cnblogs.com/leebxo/p/10784212.html [https_arxiv.org_abs_1711.11575]: https://arxiv.org/abs/1711.11575 [https_github.com_msracver_Relation-Networks-for-Object-Detection]: https://github.com/msracver/Relation-Networks-for-Object-Detection [resnet_v1_101_rcnn_attention_1024_pairwise_position_multi_head_16_learn_nms.py]: https://github.com/msracver/Relation-Networks-for-Object-Detection/blob/master/relation_rcnn/symbols/resnet_v1_101_rcnn_attention_1024_pairwise_position_multi_head_16_learn_nms.py [70]: /images/20220110/aa6363ece66a4efa8dfea93257ea40e3.png [70 1]: /images/20220110/ee13481abf7849ecb8287b12a3a5844c.png [70 2]: /images/20220110/4bc847090f204819a0e0e5fe010ddf64.png
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