【R-FCN的Position-sensitive score maps为啥会有相对位置的特性|当然是训练出】

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当然是训练出来的。
对于每一个 ROI ，最后 pooling 的并不是单独的，其中一个 feature map ，也不是 feature map 的总和，而是特定的 feature map 对应特定的位置：九宫格中的每一格都来自不同的 feature map 。
所以，对于每一个 ROI ，负责左上角格的 feature map 就会关注物体的左上角，因而所有物体的左上角就会令其激活，对于其他格同理。

■网友
刚开始看的时候也比较迷惑，那个区域颜色的feature map 明明是竖着堆叠的，但是在后面的vote 图里却是在一个RoI却是横着的。后来想明白了，每一个rpn 产生的proposal 放到rio里都对应3x3的九个区域。在最先输入的image里每个区域都会有9中可能（在一个roi里可能是top-lef，但是在另外一个roi里可能就是bottom-right）。最后每个rio会把9个区域的值进行计算（如下图），再输入到softmax进行分类。

【R-FCN的Position-sensitive score maps为啥会有相对位置的特性】
相当于把faster rcnn最后全链接层的softmax 计算变成了这个9个bins的 voteing 但是其实也增加了计算量。每张rio都要处理k x k 的voting 计算。实验下来并没走快很多。

■网友
Position-sensitive score maps 是 3*3 大小的特征图，映射回 region proposal networks 产生的bounding box对应的就是九个位置。
一句话，这个位置特性是由3*3大小 score map 本身相对位置来约束的。

来源：(未知)

【】网址：/a/2020/0516/gd474952.html

标题：R-FCN的Position-sensitive score maps为啥会有相对位置的特性

傻大方

R-FCN的Position-sensitive score maps为啥会有相对位置的特性

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