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姿态估计1-07:FSA-Net(头部姿态估算)-源码无死角讲解(2)-网络框架整体结构分析
阅读量:732 次
发布时间:2019-03-21

本文共 1402 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

好的,我来帮你优化这段文字。以下是根据你的要求进行的改写:

分析FSA-Net模型的代码结构是理解技术实现的关键,我们需要从整体架构入手,理清各个模块的功能和实现细节。作为一名刚接触Keras深度学习框架的开发者,我强调代码分析的重要性,因为只有先理解框架结构,才能更好地掌握代码实现。

FSA-Net的核心代码主要集中在training_and_testing/FSANET_train.py文件中。通过对比代码,可以发现针对不同的模型类型(如FSA_net_noS_CapsuleFSA_net_NetVLAD等),都会创建一个对应的模型类实例,并通过__call__方法进行模型构建和调用。需要注意的是,每个模型类型都有独特的实现方式。

__call__方法中,以下是模型构建的主要步骤:

  • 模型初始化:通过Input(self._input_shape)创建模型输入通道。接下来,依次构建论文中描述的两种网络流(Stream Networks):首先,通过ssr_G_model_build构建输入为 [b,64,64,3] 的模型,输出为 [b,8,8,64] 的三个通道。

  • 特征提取:对每个输入通道通过ssr_G_model进行处理,生成多个特征图。这部分的实现关键在于每个K位置(如K=3)都会生成特定的特征图形式。

  • 特征聚合:根据is_noS_model参数选择不同的特征聚合方法。如果是noS模型,会将三个 [b,8,8,64] 通道直接拼接,输出为 [b,192,64];如果是有S模型,则会通过num_primcapsm_dim参数调用相应的实现方式,输出特定的特征向量。

  • 特征压缩与聚合:通过ssr_aggregation_model_build构建特征压缩模型(或胶囊网络),对输出的特征向量进行聚合处理。

  • 最终预测:通过SSRLayer层对聚合后的特征进行姿态估算,最终输出包括姿态向量(pηΔ)的预测结果。

  • 整个模型的输入流程大致如下:

    • [b,64,64,3] → 通过ssr_G_model处理 → [b,8,8,64] ×3
    • 3个 [b,8,8,64] → 经过ssr_S_model处理 → [b,3*7,64][b,192,64](根据模型类型)
    • 结合ssr_aggregation_model处理 → [b,16] ×3
    • 通过ssr_F_Cap_model进行全连接或分割后全连接 → [b,3,3] ×3 + [b,3] ×6
    • 最后通过SSRLayer计算得出姿态估计结果。

    这一系列步骤充分体现了FSA-Net的创新性设计:通过多个_stream_网络层和特征聚合机制,有效地提取和融合了来自不同深度的特征信息,最终实现高精度的姿态估算。

    从代码注释来看,ssr_G_modelssr_S_modelssr_aggregation_model是实现中的关键模块。尤其是ssr_S_model,它根据is_noS_model参数选择不同的实现方式,这可能体现在使用不同的卷积核大小(如1x1卷积)或通过方差计算等特性选择。

    总之,了解__call__方法的实现是理解FSA-Net工作原理的关键,其整体架构清晰地展示了从特征提取、特征聚合到最终预测结果的完整流程。接下来,我会深入分析每个模块的具体实现细节,以助于更好地掌握这篇论文的技术方案。

    转载地址:http://nsigz.baihongyu.com/

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