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634711f2
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10月 12, 2022
作者:
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A. Unique TensorFlower
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+16
-13
official/vision/modeling/heads/dense_prediction_heads.py
official/vision/modeling/heads/dense_prediction_heads.py
+16
-13
未找到文件。
official/vision/modeling/heads/dense_prediction_heads.py
浏览文件 @
634711f2
...
...
@@ -220,11 +220,7 @@ class RetinaNetHead(tf.keras.layers.Layer):
this_level_att_norms
=
[]
for
i
in
range
(
self
.
_config_dict
[
'num_convs'
]):
if
level
==
self
.
_config_dict
[
'min_level'
]:
if
self
.
_config_dict
[
'share_classification_heads'
]
and
att_type
==
'classification'
:
att_conv_name
=
'classnet-conv_{}'
.
format
(
i
)
else
:
att_conv_name
=
'{}-conv_{}'
.
format
(
att_name
,
i
)
att_conv_name
=
'{}-conv_{}'
.
format
(
att_name
,
i
)
if
'kernel_initializer'
in
conv_kwargs
:
conv_kwargs
[
'kernel_initializer'
]
=
tf_utils
.
clone_initializer
(
conv_kwargs
[
'kernel_initializer'
])
...
...
@@ -321,7 +317,8 @@ class RetinaNetHead(tf.keras.layers.Layer):
x
=
conv
(
x
)
x
=
norm
(
x
)
x
=
self
.
_activation
(
x
)
scores
[
str
(
level
)]
=
self
.
_classifier
(
x
)
classnet_x
=
x
scores
[
str
(
level
)]
=
self
.
_classifier
(
classnet_x
)
# box net.
x
=
this_level_features
...
...
@@ -335,13 +332,19 @@ class RetinaNetHead(tf.keras.layers.Layer):
if
self
.
_config_dict
[
'attribute_heads'
]:
for
att_config
in
self
.
_config_dict
[
'attribute_heads'
]:
att_name
=
att_config
[
'name'
]
x
=
this_level_features
for
conv
,
norm
in
zip
(
self
.
_att_convs
[
att_name
],
self
.
_att_norms
[
att_name
][
i
]):
x
=
conv
(
x
)
x
=
norm
(
x
)
x
=
self
.
_activation
(
x
)
attributes
[
att_name
][
str
(
level
)]
=
self
.
_att_predictors
[
att_name
](
x
)
att_type
=
att_config
[
'type'
]
if
self
.
_config_dict
[
'share_classification_heads'
]
and
att_type
==
'classification'
:
attributes
[
att_name
][
str
(
level
)]
=
self
.
_att_predictors
[
att_name
](
classnet_x
)
else
:
x
=
this_level_features
for
conv
,
norm
in
zip
(
self
.
_att_convs
[
att_name
],
self
.
_att_norms
[
att_name
][
i
]):
x
=
conv
(
x
)
x
=
norm
(
x
)
x
=
self
.
_activation
(
x
)
attributes
[
att_name
][
str
(
level
)]
=
self
.
_att_predictors
[
att_name
](
x
)
return
scores
,
boxes
,
attributes
...
...
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