怎么改变pooling size 的尺寸？

[shihan19911126]

R2CNN中pooling size是使用的3×11,11×3,7×7的，我想改变这几个参数，在哪个函数里？看了源码，还是没有发现修改pooling size的地方 @ @yangxue0827

[yangxue0827]

我只使用了7×7，如果你需要可以自己加进去。 @shihan19911126

[shihan19911126]

请问在哪里添加ROI pooling不同尺度？是在build_faster-rcnn1.py里吗？ @yangxue0827

[shihan19911126]

我看源码： level_i_cropped_rois = tf.image.crop_and_resize(self.feature_pyramid['P%d' % i],
boxes=tf.transpose(tf.stack([normalize_ymin, normalize_xmin,
normalize_ymax, normalize_xmax])),
box_ind=tf.zeros(shape=[tf.shape(level_i_proposals)[0], ],
dtype=tf.int32),
crop_size=[self.roi_size, self.roi_size]
)
level_i_rois = slim.max_pool2d(level_i_cropped_rois,
[self.roi_pool_kernel_size, self.roi_pool_kernel_size],
stride=self.roi_pool_kernel_size)
这里crop_size=14,roi_pool_kernel_size=2，也就是说池化之后是7*7的，而不是pooling kernal size=7,是这样理解吗？
还有就是如果想要添加多尺度的特征映射比如3×11,11×3，crop_size和roi_pool_kernel_size是否也需要改变？ @yangxue0827

[MXLHELLO]

我看源码： level_i_cropped_rois = tf.image.crop_and_resize(self.feature_pyramid['P%d' % i],
boxes=tf.transpose(tf.stack([normalize_ymin, normalize_xmin,
normalize_ymax, normalize_xmax])),
box_ind=tf.zeros(shape=[tf.shape(level_i_proposals)[0], ],
dtype=tf.int32),
crop_size=[self.roi_size, self.roi_size]
)
level_i_rois = slim.max_pool2d(level_i_cropped_rois,
[self.roi_pool_kernel_size, self.roi_pool_kernel_size],
stride=self.roi_pool_kernel_size)
这里crop_size=14,roi_pool_kernel_size=2，也就是说池化之后是7*7的，而不是pooling kernal size=7,是这样理解吗？
还有就是如果想要添加多尺度的特征映射比如3×11,11×3，crop_size和roi_pool_kernel_size是否也需要改变？ @yangxue0827

请问你现在解决了吗？