maskrcnn_benchmark理解记录——modeling.backbone.py

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由于采用的是resnet50结合FPN的结构，因此backbone.py文件的核心功能是借助resnet.py与配置参数协同作用，用于构建resnet50网络，并且在此过程中

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>     "R-50-FPN": ResNet50FPNStagesTo5，又要配合FPN，所以可以看到配置是在index是1~4层，也就是conv2~conv5都作为特征提取层的。如果不配合FPN，只是标准的残差，只要conv5是特征提取层。
>  
> ```

>
>

ResNet-50-FPN (including all stages)

ResNet50FPNStagesTo5 = tuple(

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 StageSpec(index=i, block_count=c, return_features=r)

 for (i, c, r) in ((1, 3, True), (2, 4, True), (3, 6, True), (4, 3, True))

)

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backbone.py文件的作用是将[resnet.py]()与[fpn.py]()进行整合，从而生成backbone结构。

body = resnet.ResNet(cfg)  
fpn = fpn_

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