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tensor([[-22.6274, -11.3137, 22.6274, 11.3137], [-16.0000, -16.0000, 16.0000, 16.0000], [-11.3137, -22.6274, 11.3137, 22.6274]]) tensor([[-45.2548, -22.6274, 45.2548, 22.6274], [-32.0000, -32.0000, 32.0000, 32.0000], [-22.6274, -45.2548, 22.6274, 45.2548]]) tensor([[-90.5097, -45.2548, 90.5097, 45.2548], [-64.0000, -64.0000, 64.0000, 64.0000], [-45.2548, -90.5097, 45.2548, 90.5097]]) tensor([[-181.0193, -90.5097, 181.0193, 90.5097], [-128.0000, -128.0000, 128.0000, 128.0000], [ -90.5097, -181.0193, 90.5097, 181.0193]]) tensor([[-362.0387, -181.0193, 362.0387, 181.0193], [-256.0000, -256.0000, 256.0000, 256.0000], [-181.0193, -362.0387, 181.0193, 362.0387]]
1.五个尺度的anchor都是相对于原尺度的吧?不同尺度的feature是分别负责不同大小的gt吗?还是都每层统一分配所有的gt?
这个会保持和原始模型一样,如果根据不同数据集来设计的话效果会上升。
1.五个尺度的anchor都是相对于原尺度的吧?不同尺度的feature是分别负责不同大小的gt吗?还是都每层统一分配所有的gt?