自動駕駛——CenterNet（Objects as Points）的學習筆記

1 前言

CenterNet的代碼還是有點難懂，不過還是要感謝各位同學分享的資料～

2 CenterNet代碼的學習筆記

2.1 數據讀取——COCO類

COCO類是用來進行數據讀取的，讀取之後獲得的item有以下幾個屬性：

'image': img,
'hmap': hmap, 
'w_h_': w_h_, 
'regs': regs, 
'inds': inds——
inds指的是目標中心的線式索引，其中“線式索引”指的是將單張特徵圖平鋪爲一維向量之後的索引（或者說座標），
從inds的計算公式也可以看出：inds[k] = obj_c_int[1] * self.fmap_size['w'] + obj_c_int[0]
 'ind_masks': ind_masks,
        'c': center, 's': scale, 'img_id': img_id

2.2 後處理

2.2.2 Soft-NMS——在測試階段對boxes進行過濾

CenterNet在測試階段時使用了Soft-NMS算法，

我覺得可能的原因是CenterNet在測試時將圖片建立了多尺度輸入，所以很可能會出現重複檢測框的情況，