Detectron 建立blob的過程

主要是從roidb生成blobs的過程

以上便是整體的流程圖，那麼簡單說一下detectron產生anchor的過程

相對於之前faster產生一系列的anchor不同，fpn在每乙個level上面都會建立屬於該level感受野的anchor，假設stride為4,8,16,32，64，那麼在每乙個stride上面，會產生一種面積的，長寬比分別為0.5,1,2的三種anchor，相比於之前的一下子產生多種面積多種長寬比的anchor要更加合理。

def _generate_anchors(base_size, scales, aspect_ratios):
"""generate anchor (reference) windows by enumerating aspect ratios x #每乙個base_size對應乙個scales,固定為8
scales wrt a reference (0, 0, base_size - 1, base_size - 1) window.
"""anchor = np.array([1, 1, base_size, base_size], dtype=np.float) - 1
anchors = _ratio_enum(anchor, aspect_ratios)
anchors = np.vstack(
[_scale_enum(anchors[i, :], scales) for i in range(anchors.shape[0])]
)return anchors

在rpn.py裡面有

# add rpn targets
if cfg.fpn.fpn_on and cfg.fpn.multilevel_rpn:
rpn_blobs = _get_rpn_blobs(
im_height, im_width, foas, all_anchors, gt_rois #這裡的這個函式產生五個level的blob,儲存成5個字典
)for i, lvl in enumerate(range(k_min, k_max + 1)):
for k, v in rpn_blobs[i].items():
else:
rpn_blobs = _get_rpn_blobs(
im_height, im_width, [foa], all_anchors, gt_rois
)for k, v in rpn_blobs.items():

最後在rpn部分，blob裡面的鍵值一共有23個，是哪23個呢？

一共有5個level,每乙個level都會有

rpn_labels_int32_wide_fpn_x,rpn_bbox_targets_wide_fpn_x, rpn_bbox_inside_weights_wide_fpn_x,rpn_bbox_inside_weights_wide_fpn_x這四個引數，所以一共有20個

再加上roidb，data和im_info這三個引數，最後一共是23個

解析一下這幾個blob裡面儲存的是什麼

rpn_labels_int32_wide_fpn_x：儲存的是對應level的anchor的label也即是背景還是前景

rpn_bbox_targets_wide_fpn_x：儲存的是對應level的anchor的bbox的target，也即回歸的目標

rpn_bbox_inside_weights_wide_fpn_x：儲存的是對應的回歸目標的權重，只對正樣本的權重做出設定，其他的為0，x,y,w,h四個引數的權重設定為1

rpn_bbox_inside_weights_wide_fpn_x：對整個minibatch做平均的時候用到的，只統計參與訓練的樣本的個數，然後用1除以這個個數做歸一化

roidb：roidb裡面儲存的是最原始從資料的標註裡面加在的一些列的資訊，包括label等等,具體包含的內容如下

valid_keys = [

'has_visible_keypoints', 'boxes', 'segms', 'seg_areas', 'gt_classes',

'gt_overlaps', 'is_crowd', 'box_to_gt_ind_map', 'gt_keypoints'

blob裡面儲存的是乙個batch的資訊，假設cfg.train.ims_per_batch=2，那麼blob一次儲存的將是兩張的資訊，例如，此時blobs['data']儲存的是兩張的rgb儲存，以此類推

Detectron 建立blob的過程

Docker 開源Detectron 補充

blob物件轉blob位址 BLOB（不是電影！）

Detectron2入門教程

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