depth_multiplier 和 skip_last_stride 用于 Tensorflow 对象检测的 Faster RCNN 配置 API

Question

我打算在 Tensorflow 中使用 FasterRCNN 训练 0.5 of Normal Feature Depth。

FasterRCNN feature extractor有两个变量。

depth_multiplier and skip_last_stride.

我需要同时设置 depth_multiplier=0.5 和 skip_last_stride=50 吗？

只有这里可以设置吗？

Answer 1

是的，我们只需要在 faster_rcnn_mobilenet_v1_feature_extractor.py.

更新 self._depth_multiplier=0.5

skip_last_stride和conv_depth_ratio_in_percentage照原样。不确定目的。

然后里面需要更新

def _extract_box_classifier_features(self, proposal_feature_maps, scope):

深度修改为

depth = lambda d: max(int(d * self._depth_multiplier, 16)

那么一切都很好，可以为 FasterRCNN 使用 0.5 的深度通道。