빠른 RCNN, 왜 conv의 결과가 bbox_deltas가 될 수 있습니까?

Question

Here 및 here이 코드입니다.

나는 rpn_bbox_pred이 convolution의 결과라고 혼란스러워합니다.

rpn_bbox_pred은 bbox_deltas이되고 있습니다.

나는 이것을 이해할 수 없다.

Answer 1

(3,2,36) conv의 결과가 있다고 가정 해 보겠습니다.

하는 것으로 :

36 = 4 * 9 

그래서 모양 변경 후, (3,2)의 각 지점은 9 제안이있다.

프로그램에서 보듯이

: 프로그램에서

import numpy as np 
a = [[[1]*36,[2]*36],[[3]*36,[4]*36],[[5]*36,[6]*36]] 
a = np.array(a) 
print(a.reshape([-1,4])) 

, 모든 (3,2) 기능지도 [[1,2],[3,4],[5,6]]입니다.

인쇄 결과 :

[[1 1 1 1] 
[1 1 1 1] 
[1 1 1 1] 
[1 1 1 1] 
[1 1 1 1] 
[1 1 1 1] 
[1 1 1 1] 
[1 1 1 1] 
[1 1 1 1] 
[2 2 2 2] 
[2 2 2 2] 
[2 2 2 2] 
[2 2 2 2] 
[2 2 2 2] 
[2 2 2 2] 
[2 2 2 2] 
[2 2 2 2] 
[2 2 2 2] 
[3 3 3 3] 
[3 3 3 3] 
[3 3 3 3] 
[3 3 3 3] 
[3 3 3 3] 
[3 3 3 3] 
[3 3 3 3] 
[3 3 3 3] 
[3 3 3 3] 
[4 4 4 4] 
[4 4 4 4] 
[4 4 4 4] 
[4 4 4 4] 
[4 4 4 4] 
[4 4 4 4] 
[4 4 4 4] 
[4 4 4 4] 
[4 4 4 4] 
[5 5 5 5] 
[5 5 5 5] 
[5 5 5 5] 
[5 5 5 5] 
[5 5 5 5] 
[5 5 5 5] 
[5 5 5 5] 
[5 5 5 5] 
[5 5 5 5] 
[6 6 6 6] 
[6 6 6 6] 
[6 6 6 6] 
[6 6 6 6] 
[6 6 6 6] 
[6 6 6 6] 
[6 6 6 6] 
[6 6 6 6] 
[6 6 6 6]]