joshua_1988

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对于caffe中的每一个layer,都有一个类的成员变量叫blobs_,这个里面存的就是全值,这个成员变量的核心类型是Blob,通过cpu_data()可以获取数据的指针

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这些priorbox你可以理解为faster rcnn里的anchors,其实就是一些预设的box,网络根据这些box,并通过分类和回归给出被检测到物体的类别和位置。你也可以把这些box理解为slide-window,每个slide-window都会被分类,并...

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我理解那句话是为训练说的,训练的结果就是每个grid的预测结果都是中心点落在其中的物体,在测试的时候并不需要知道物体的中心点在什么地方,是预测得来的

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这个估计得去看google protobuf的message是如何处理的了

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对SSD我也有类似的疑问,事实上SSD的作者在文中说SSD的算法并没有考虑感受野,而是设定了最小和最大的尺度,两者之间都是均匀分布的尺度

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