对象检测api,coco模型

Question

我刚开始使用 tensorflow api 并训练了几个模型。突然我意识到coco模型的名称不同，准确性也很差，比如faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco Vs faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_lowproposals_coco VS faster_rcnn_resnet50_coco之间的主要区别是什么？为什么在 resnet 50 中没有使用 atrous 、 low proposal 等术语：

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/tf1_detection_zoo.md

Answer 1

命名与在 COCO 比赛中提交的相应变体和相应论文有关。 它们是 Faster RCNN 的版本，最初使用 VGG-16 进行特征提取。

在这方面不要太深入，ResNet Faster RCNN 变体，顾名思义，使用 ResNet 进行特征提取。那么 atrous 和 low proposal 也是该模型的变体。 Atrous:

Atrous Region Proposal Network (ARPN) 被提议用于探索对象 通过滑动一组多孔过滤器 在最后一个卷积特征图上增加膨胀率。

低提案，我不熟悉它的来源，但从名称来看，我猜它只是在区域提案网络 (RPN) 中生成的提案较少，因此在推理时更快（如您在模型动物园的桌子）。