因为我看到mask rcnn在进行特征图抠图的时候，让RPN阶段的传播停止了梯度，这应该是前后两个阶段唯一的交集，如果把这里的梯度传播截断了，是不是意味这后者的损失不会反向传播给前者，前者的损失也无法传播给后者呢
请问一下faster rcnn和mask rcnn的RPN阶段的损失和后面head的损失计算起来是不相关的吗
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- 2020-08-05 11:17回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/weixin_30600503/article/details/95355900
- 2022-03-10 16:58回答 1 已采纳 数据存储优化：S3（读取http）、直接到内存数据处理欧化：dali/ffcv模型优化：全部上gpu，用空间换时间。也可以考虑DDP多卡训练。可能有效：opencv线程、并行线程等设置anchor部分
- 2020-07-29 09:16回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/tabsong_coke/article/details/94052984
- 2022-09-09 11:31嵌入式视觉的博客 backbone 为 vgg16 的 faster rcnn 网络结构如下图所示，可以清晰的看到该网络对于一副任意大小 PxQ 的图像，首先缩放至固定大小 MxN，然后将 MxN 图像送入网络。
- 2017-07-11 08:54回答 2 已采纳 你visual c++编译器是否安装，版本是否符合要求
- 2021-03-18 16:25回答 1 已采纳 加载原来的预训练模型，一般每一层网络都会有一个id，找到你需要的id（这里可以使用https://netron.app/来查看你的预训练模型的结构），这些就不怎么需要变换，然后把不需要的去掉，换上你的
- 2022-04-15 11:00回答 1 已采纳 错误请截取完整错误信息，就一个段错误，谁知道你是哪里的段错误
- 2022-03-01 23:32Blizzard_v的博客 在目标检测领域，通常将网络的输出转为直观的检测框信息这一过程...两阶段检测的框架就是先通过启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN)产生一系列稀疏的候选框，然后再逐一对这些候选框进行分类和回归位置。
- 2019-04-03 17:15回答 2 已采纳 TypeError: resize_images() got an unexpected keyword argument 'preserve_aspect_ratio' 最后一行，很明显参数异
- 2022-02-25 17:05回答 1 已采纳 预训练文件只是faster-rcnn这个模型在别的方向训练好的参数，这种参数往往已经有规律了，拿来再训练你的数据时会很快的收敛，因为参数已经很好了，并不代表拿来可以直接预测。自己电脑配置低的话建议吧b
- 2018-02-03 03:19回答 2 已采纳 可以，只要你特征空间选取的方式和维度之前的一样就行，但是这样做实际意义不是很大，因为决定模型训练的主要因素不是初始值，而你想做细胞检测已经属于另外一个问题了，前一个模型如果不是同样做细胞检测或其训练数
- 2021-03-09 18:52三木ぃ的博客 Faster RCNN作为当前广泛使用的一种检测方法，其必定存在很有多点，当然也会有一些不足之处，在这里对这些优缺点进行一点讨论，并且提一些相关的改进的方法。
- 2021-02-26 16:17回答 1 已采纳 请问现在懂了嘛，可否指导一下？
- 2020-12-15 17:46**Mask RCNN模型详解** Mask R-CNN是一种用于对象检测和实例分割的深度学习模型，由Kaiming He、Ross Girshick、Kaiming He和Jason J. Dollar于2017年提出。该模型在 Faster R-CNN的基础上进行了扩展，不仅能够识别...
- 2021-02-01 03:28尚爱兰的博客 1. 总领过程--官方faster cnnn 调用过程import torchvision, torch# 导入官方faster rcnn 模型model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=False)# For training# 生成随机训练数据，...
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