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object-detection - (Faster R-CNN) ROI Pooling 层不可微 w.r.t 框坐标

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-05 07:02:40 24 4
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该论文报告说“拥有一个可微分 w.r.t 框坐标的 RoI 池化层是一个非常重要的问题”,并提到了“ROI Warping”(裁剪特征并将其调整为固定形状)使其完全可微分 w.r.t盒子坐标。

我不明白为什么 RoI 池化层不可微分而 ROI Warping 是?

最佳答案

RoI pooling的输入是引用框的坐标,这些坐标是离散的整数,RoI pooling的输入也是Region Proposal Network的输出,但是Region Proposal Network的输出是连续的。因此存在离散输入和连续输出之间的转换,使得RoI不可微。

关于object-detection - (Faster R-CNN) ROI Pooling 层不可微 w.r.t 框坐标,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/63498927/

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