je le code suivant:R-Cnn rapide et des problèmes avec spatialScale dans BrainScript
model (features, rois) = {
convOut = convLayers (features)
roiOut = ROIPooling (convOut, rois, (9:9),spatialScale=64.0/196.0)
z = fcLayers (roiOut)
}.z
originale tirée de: cntk \ Exemples \ images \ Détection \ FastRCNN \ BrainScript
Qu'est-ce que spatialScale dans ROIPooling et comment puis-je le calculer?
Si vous l'avez trouvé dans la sortie de cntk.exe.
Validation -> z.convOut.z.rn3.rr = RectifiedLinear (z.convOut.z.rn3.rr_): [49 x 49 x 64 x *] -> [49 x 49 x 64 x *]
Validation -> = InputValue rois(): -> [4 x 1000 x *]
Validation -> z.roiOut = ROIPooling (z.convOut.z.rn3.rr, rois): [49 x 49 x 64 x *], [4 x 1000 x *] -> [9 x 9 x 64 x 1000 x *]
donc mon exemple j'ai en avoir un retour sur investissement de 64x64 et une image d'entrée de 196x196. Cela donnera un spatialScale = 64/196 = 0,32 –
Quelle est la résolution d'entrée de votre noeud ROI, pas la taille de ROI. –
Ok, si je vous comprends bien, vous demandez la résolution d'entrée au roiOut. J'ai ajouté ce que je pense être la résolution à la question. –