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ryfjhjhkh

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发表于2020年09月18日 13:36:14 278 7
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[问题求助] 官方给的案例代码中,yolov3等比例缩放,ssd为什么没有等比例缩放

您好,两个问题想请教一下:

  1. 官方给的samples/InferObjectDetection案例中,DecodeEngine中yolov3等比例缩放,ssd为什么没有等比例缩放。

  2. 官方给的samples/InferObjectDetection案例中,yolov3长宽分别16、2字节对齐,ssd长宽分别128、16字节对齐,为什么对齐方式不一样。

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xiaoyifan6

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发表于2020年09月18日 14:45:47
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沙发
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您好,已经看到您的问题了,会尽快给您回复,。

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xiaoyifan6

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发表于2020年09月18日 15:35:04
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  1. 官方给的samples/InferObjectDetection案例中,DecodeEngine中yolov3等比例缩放,ssd为什么没有等比例缩放。

    有两种实现方式:第一是等比例缩放,第二是直接贴图。yolov3训练的时候输入的图片是等比例的,所以用的等比例缩放的方式,而SSD则没有这个要求。

  2. yolov3长宽分别16、2字节对齐,ssd长宽分别128、16字节对齐,为什么对齐方式不一样?

    上面那段代码只是做JPEG解码,解码需要满足的输入为16、2对齐即可。满足128、16对齐也相当于满足了16、2对齐(128是16倍数,16是2倍数)

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A文弱书生

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发表于2020年09月18日 16:00:10
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1、官方给的samples/InferObjectDetection案例中,DecodeEngine中yolov3等比例缩放,ssd为什么没有等比例缩放。

    因为Darknet里面的处理是默认等比缩放的,我们不等比缩放在后处理中会引入偏差;

2、官方给的samples/InferObjectDetection案例中,yolov3长宽分别16、2字节对齐,ssd长宽分别128、16字节对齐,为什么对齐方式不一样。

SSD的128x16是为了保持新老架构的兼容性,老架构时是128x16;ACL下你改成16x2也可以的,我们之前改成16x2有很多老架构用户跑来问我们就改回去了。


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ryfjhjhkh

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发表于2020年09月21日 10:04:17
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5#
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2、官方给的samples/InferObjectDetection案例中,yolov3长宽分别16、2字节对齐,ssd长宽分别128、16字节对齐,为什么对齐方式不一样。

        您好,请问一下老架构可以改成16*2字节对齐吗?

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A文弱书生 2020-10-2 11:27 评论

不行orz

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xiaoyifan6

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发表于2020年09月21日 10:52:21
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6#
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可以试一下。要是不行的话再换成128*16对齐的。

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ryfjhjhkh

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发表于2020年09月21日 11:05:37
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7#
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官方给的samples/InferObjectDetection案例中,DecodeEngine中yolov3等比例缩放,ssd为什么没有等比例缩放。

有两种实现方式:第一是等比例缩放,第二是直接贴图。yolov3训练的时候输入的图片是等比例的,所以用的等比例缩放的方式,而SSD则没有这个要求。


您好,非常感谢解答,请教一下ssd为什么不需要等比例缩放的,我的理解:如果训练缩放比和测试缩放比差距太大,目标变形严重,会造成检测精度下降的。

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A文弱书生 2020-10-2 11:27 评论

我们用的是Darknet的模型,里面默认是等比缩放的,如果我们不等比缩放输出会有误差

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xiaoyifan6

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发表于2020年09月21日 15:53:10
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8#
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这个应该是和训练输入有关吧(个人猜想,实在没有精力去进行研究,您可以深入研究一下SSD训练时是怎么训练的)

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