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[改訂版] ディープラーニング・コンピュータビジョン完全ガイド

OpenCV를 이용한 SSD Inference 실습 - 01

SSD 끝단에 대해

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혹시 Faster RCNN에서 RPN 네트워크 레이어가 어떻게 되어있는지 보여주셨던 것 처럼 SSD에서 각 크기별 feature map에서 head로 가는 레이어가 어떻게 합쳐지는지 어떻게 생겼는지 알 수 있을까요?

python머신러닝딥러닝kerastensorflow컴퓨터-비전

回答 2

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dooleyz3525님의 프로필 이미지
dooleyz3525
インストラクター

안녕하십니까,

질문을 제가 잘 이해했는지 모르겠습니다만,

SSD에서 각 크기별 feature map에서 head로 가는 레이어가 어떻게 합쳐지는지는 'SSD Network 구성' 에서 설명을 드리고 있습니다(강의 자료에서 SSD Network 구성 제목으로 이미지를 찾아보시면 됩니다)

근데 이걸 모르셔서 질문 하셨을 것 같지는 않고, 구현 코드를 참조해서 보시면,

https://github.com/pierluigiferrari/ssd_keras/blob/master/models/keras_ssd300.py

로 보시면, 363 ~ 432 line을 보시면 개별 feature map을 모두 concat으로 합쳐서 output layer(head layer)로 만드는 것을 확인하실 수 있습니다.

감사합니다.

0

jw k님의 프로필 이미지
jw k
質問者

네 제가 알려고 했던 게 맞습니다.

감사합니다.

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