mask-rcnn代码解读(四):rpn_feature_maps数据的处理

此处模拟 rpn_feature_maps数据的处理,最终得到rpn_class_logits, rpn_class, rpn_bbox。

代码如下:

import numpy as np
'''
层与层之间主要是中间变量H与W不一致,则此处模拟2层,分别改为8与4
'''
# 模拟某层,如p3
a1=np.ones((3,8,2)) # rpn_class_logits
b1=np.ones((3,8,2)) # rpn_class
c1=np.ones((3,8,4)) # rpn_bbox
# 模拟某层,如p4
a2=np.ones((3,4,2)) # rpn_class_logits
b2=np.ones((3,4,2)) #rpn_class
c2=np.ones((3,4,4)) #rpn_bbox
layer_outputs = []
'''
以下模拟此处代码,得到layer_outputs:
for p in rpn_feature_maps:
layer_outputs.append(rpn([p]))
'''
d1=[a1,b1,c1]
d2=[a2,b2,c2]
layer_outputs.append(d1)
layer_outputs.append(d2)
'''
outputs = list(zip(*layer_outputs))
'''
output_names = ["rpn_class_logits", "rpn_class", "rpn_bbox"] # 可跳过
outputs = list(zip(*layer_outputs))
print('outputs',outputs)
'''
此处模拟以下代码,最终得到rpn_class_logits, rpn_class, rpn_bbox值
outputs = [KL.Concatenate(axis=1, name=n)(list(o)) for o, n in zip(outputs, output_names)]
'''
rpn_class_logits = np.concatenate((list(outputs[0])[0],list( outputs[0])[1]),axis=1)
print('rpn_class_logits=',rpn_class_logits)
rpn_class = np.concatenate((list(outputs[1])[0],list( outputs[1])[1]),axis=1)
print('rpn_class=',rpn_class)
rpn_bbox=np.concatenate((list(outputs[2])[0],list( outputs[2])[1]),axis=1)
print('rpn_bbox=',rpn_bbox)


结果如下:

outputs [(array([[[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.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]]]), array([[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]]])), (array([[[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.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]]]), array([[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]]])), (array([[[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.],
[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.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]]]), array([[[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.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]]]))]
rpn_class_logits= (array([[[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.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]]]), array([[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]]]))
rpn_class= (array([[[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.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]]]), array([[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]],

[[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]]]))
rpn_bbox= (array([[[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.],
[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.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]]]), array([[[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.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]]]))
rpn_bbox= [[[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.]
[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.]
[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.]
[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.]]]





上一篇:解决logstash.outputs.elasticsearch[main] Could not index event to Elasticsearch status 404


下一篇:论文笔记+源码 DETR:End-to-End Object Detection with Transformers