Ich weiß, dass diese Frage schon mehrmals gestellt wurde, aber ich habe bei Google nur wenige Pakete von mehreren Autoren gefunden. In jedem Fall gibt es einen Plan, die roi pooling Schicht (offiziell) in Tensorflow zu integrieren, da es eine wichtige Komponente für die Objekterkennung und andere Aufgaben ist und keinen Zugang zu haben, ist ein Schmerz während der Verwendung von Tensorflow.
Alle Kommentare oder alternative Implementierungen (falls verifiziert) sind willkommen.
Ich konnte mit dem obigen Papier eine Antwort auf meine Frage finden. Sie können die Funktion tf.image.crop_and_resize verwenden, um einen beliebigen Teil des Netzwerks zu beschneiden und seine Größe zu ändern. Ähnlich wie beim ROI-Pooling können Sie eine Bounding-Box zuschneiden (um die Anzahl der Downsampling-Schritte verkleinern, z. B. 32 in VGG16) und ihre Größe auf NxN ändern (z. B. 7x7 in VGG16), die dann der Fully-Connected-Ebene zugeführt werden kann.
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