有沒有計劃用於物體檢測的張量流ROI池層？

我知道這個問題之前已經被問過好幾次了，但是除了幾個作者寫的幾個包之外，我沒有在google上發現很多東西。無論如何，是否有計劃將張力流中的roi pooling層（官方）包含在內，因爲它是對象檢測和其他任務的重要組成部分，而且無法訪問它是使用tensorflow時的一個難題。有沒有計劃用於物體檢測的張量流ROI池層？

歡迎任何評論或替代實施（如果驗證）。

來源

2016-12-07 ksikka

它是快速（er）r-cnn的重要組件，不用於對象檢測。還有其他的方法不使用它 - 看看https://arxiv.org/abs/1611.10012 – etarion

感謝提及這篇論文，我會通過它。是的，我知道最近YOLO和SSD檢測器已經被提出，能夠在不需要明確區域的情況下進行檢測。但是投資回報池也可以看作是一個標準模塊，用於根據在實際圖像空間中的位置來合併conv層中的要素。這超出了對象檢測的用途，例如最近的視覺參考工作。 – ksikka

再次感謝發送這篇文章@etarion，因爲我看到在特徵映射上使用調整大小裁剪過程實現了roi池化。我可以看到這是解決這個問題的另一種方法。 – ksikka

我能用上面的文件找到我的問題的答案。您可以使用tf.image.crop_and_resize函數來裁剪網絡的任何部分並調整其大小。類似於ROI池，可以裁剪一個邊界框（按照下采樣步驟的數量縮小，例如VGG16中的32個），並將其大小調整爲N×N（例如VGG16中的7×7），然後可以將其饋送到完全連接層。

來源

2016-12-08 16:18:46 ksikka

有沒有計劃用於物體檢測的張量流ROI池層？

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