【文件属性】：
文件名称：matrixnet:MatrixNet对象检测架构的PyTorch实现
文件大小：4.31MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-15 04:27:25
Python
更新：即将推出矩阵网络的Detectron2版本
矩阵网
MatrixNet是一种用于对象检测的可感知比例和纵横比的深度学习架构。 我们实现了矩阵网的锚点（中心）和角点。 有关更多详细信息，请参阅下面的链接。
我们有两个基于Corners和Anchor（中心）的实现：
培训和评估守则
在以下论文中复制结果的代码：
在MatrixNets中选择层
MatrixNets提供的功能之一是能够选择用于训练和推理的层。 尽管在本文中使用了19层矩阵网络，但我们在此处实现了矩阵网络，因此可以通过在配置文件中设置layer_range变量来指定任何矩阵网络设计。 layer_range定义为3D矩阵，外部矩阵为5x5，并且如果我们不想包含此层，则此矩阵的每个条目都是[y_min，y_max，x_min，x_max]或-1的1D矩阵。
范例1：
在本文中，我们通过忽略5x5矩阵的左上角和右下角
【文件预览】：
matrixnet-master
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----gitignore(32B)
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----utils()
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--------MatrixNetCornersResnet50.json(2KB)
--------MatrixNetAnchorsResnet152.json(2KB)
----test.py(3KB)
----test()
--------__init__.py(0B)
--------coco.py(17KB)
----train.py(6KB)