RFCN 论文要点与PyTorch实现

2024-05-06 02:58:28

最近研究一个文本检测网络时，用到了RFCN，但是发现pytorch版本没有简洁的实现版本，故复现论文并开源在github上：
项目链接

结构分析

RFCN以ResNet101为backbone，从layer3输出的特征用于训练RPN; layer4中的步长被更改为stride=1, 使用空洞卷积替换，整个resnet101的下采样倍数为16x，输出特征用于训练PsRoI Head.

PsRoI 与 RoI 相似，只是不同位置的感兴趣区域的特征分别从不同输入通道上获取，使用cuda实现时主要将输入特征索引匹配好。

PyTorch实现

Pytorch实现主要把握PsRoI的cuda实现，注：实验发现PyTorch自带的PsROI模块输入和反传结果与MxNet不一致，mAP也低了约5个点，也没有group_size选项，故使用了自己写的PsROI模块。

将RPN和PsROI Head 进行联合训练

在voc2007上训练，使用OHEM，在voc2007上测试mAP可达72.5%（论文为voc07+12训练）
在voc07+12训练还可提升近5个点

==>项目指路：
https://github.com/elbert-xiao/Simple-RFCN-PyTorch

该项目完全基于PyTorch实现，内存占用非常小（训练时约为3GB）,效果还不错。欢迎查看交流，star or fork . ^_^

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