konohana_net 用於此花亭奇譚的目標檢測網絡

balabala
fcos 這個 anchor free 的方法真好用，最重要的是訓練速度快

github倉庫：https://github.com/One-sixth/konohana_net
示例視頻：
原始版本：https://github.com/One-sixth/konohana_net/blob/master/ep_10.mkv
res2net版本：https://github.com/One-sixth/konohana_net/blob/master/ep_10_det3.mkv

原來用仿yolov3和SSD的結構，效果不是很好，並且中途有項目做，就暫時擱置了，最近有空，發現anchor free發展起來了。正好看到fcos，而且是最簡單的，就來試試。

現在情況，看着還行，至少比之前做的單端仿yolov3網絡好
圖中的 iou 實際是 center_ness 的預測值，用着之前的老工具，沒改
效果圖，第二個是heatmap




主幹網絡是模仿mobilenet v3 結構，不過減掉了很多層，也沒有SE模塊。
輸入分辨率爲 640x360，下采樣級別爲8
不知道是不是通道太少，class分類的loss改來改去了，但還是基本無效，分類絕大部分都是錯的，放棄了。。。
弄了倆個版本，一個是常規的resblock版本，一個是res2block版本
windows下，3G顯存只能用2.5G顯存
2.5G顯存時，常規版本模型可以以批量大小爲3訓練，res2block只能以批量大小爲2訓練

模型結構如下圖，可點擊放大看