SSDもM2Detも異なるサイズ(面積)の沢山のfearure maps (pyramid stack )を並列的にDetection層(ROI Align,classification)(SSDの場合)或いはPrediction層(M2Detの場合)に繋いでいるのですね。
mapサイズが異なるのに、Detection層やPrediction層にどうやって利用されるのでしょうか。
???? 基本原理だけでもご説明いただければ幸いですし、
???? 感想や議論だけ入れていただいても嬉しいです。
どうぞ宜しくお願い致します。
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面積サイズ同じfeature maps単位で別々に対してROI Alignを行い、Prediction層に繋いでいく?
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さらに提案されたobject 領域(proposals)も一つ一つ取り出してROI Alignを行う??
推論過程で 1,2処理のどれの中でも並行性なく逐次進めていくしかない?! 遅い、遅い!
⚠ ROI Align以降の部分のネットをGPUに分散して並列化も図れる?
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2020/02/04 08:55 編集