Linwei-Chen / FreqFusion

TPAMI:Frequency-aware Feature Fusion for Dense Image Prediction
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使用问题 #10

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Muzi010 commented 2 hours ago

readme里面示例,网络主干提取特征,然后是x1, x2, x3, x4 = conv1x1(x1), conv1x1(x2), conv1x1(x3), conv1x1(x4)。这一不是为了进一步提取特征么?

Linwei-Chen commented 2 hours ago

是FPN里就有的,用于对齐channel数,否则无法相加

Muzi010 commented 2 hours ago

可以把位置给我链接出来么?谢谢

Linwei-Chen commented 2 hours ago

https://github.com/Linwei-Chen/FreqFusion/blob/main/mmdetection/mmdet/models/necks/fpn_carafe.py#L261

Linwei-Chen commented 2 hours ago

https://github.com/Linwei-Chen/FreqFusion/blob/main/mmdetection/mmdet/models/necks/fpn.py#L158

Linwei-Chen commented 2 hours ago

更多细节请check相关论文

Muzi010 commented 2 hours ago

好的,谢谢,还有个问题。就是我的训练集和测试集是不固定尺寸,特征图之间二倍关系对应不上,有什么更好的办法去应用freqfusion么

Linwei-Chen commented 2 hours ago

https://github.com/Linwei-Chen/FreqFusion/issues/5 这里有解决方案,注意mmdet会pad后会自动调整GT,如果自行pad/resize输入需要保持GT与输入对齐。

Muzi010 commented 2 hours ago

我的question和这个还不大一样,我的测试输出必须是原图大小因为这涉及到后面去测试评价指标。

Linwei-Chen commented 2 hours ago

那可能得resize特征使其有二倍关系了,但这不是最优的,可能有潜在的不对齐风险,最优的依然是确保二倍关系。

Muzi010 commented 2 hours ago

好的,谢谢