about some details

[foralliance]

看了code，有几个疑问：

1. paper中的FEM模块（Fig3）和code实现（class FEM(nn.Module)）时，貌似不一样．
   paper中，输入分3份，然后每份分别经过3个dilation conv层．而code中，貌似并不是这样的操作.

2. multi_scale_test_pyramid算是对multi_scale_test一个补充吗？？感觉就是单纯的用了更多的测试尺度．

3. 多尺度测试时，为什么图片缩小时，要排除一些小结果（小于30的）？？而图片放大时，要排除一些大结果（大于100的）？？

4. paper中提到的：For 4 bounding box coordinates, we round down top left coordinates and round up width and height to expand the detection bounding box．这个在貌似在code中未体现？

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还有一个关于PyramidBox的问题：

1. PyramidBox的Fig3可知：P0，P1，P2，P3，P4，P5生成face_anchors；P1，P2，P3，P4，P5生成head_anchors；P2，P3，P4，P5生成body_anchors．对应关系是：P0的face对应P1的head对应P2的body，而且尺度应该是加倍的，如：face20对应head40对应body80．但是从code来看，并没有体现出加倍．

麻烦了！！

[lijiannuist]

Hi @foralliance
(1) code，paper中都是分了三个分支，通过堆叠层数和dilation的设置，不同的分支其实会有不同的dilation系数。
(2) 是的，一阶段模型中，多尺度测试融合能极大的提升性能，multi_scale_test_pyramid比multi_scale_test测试尺度多，结果好。
(3)可以可视化一下看看结果。其原因是:图片缩小目的是为了检测大目标，因而不需要关心小于30的物体，那些小于30的那些目标就交由放大测试操作进行检测。否则会引入误检。
(4)这个在测试脚本里面应该有体现，write_to_txt函数里面。
(5)在350,351,352三行代码有体现。

[foralliance]

@lijiannuist
谢谢您的回复．

对于第5点：
根据350,351,352三行代码的设置，
self.face_priors生层6组anchors，对应尺度[16, 32, 64, 128, 256, 512]，对应6个分支p0-p5．
self.head_priors生层5组anchors，对应尺度[16, 32, 64, 128, 256]，对应5个分支p1-p5．
self.body_priors生层4组anchors，对应尺度[16, 32, 64, 128]，对应4个分支p2-p5．

根据PyramidBoxFig4的描述：p0上16的face，对应p1上32的head，对应p2上64body．所以，自认为，self.head_priors对应的尺度应该是[32, 64, 128, 256, 512]，self.body_priorss对应的尺度应该是[64, 128,256, 512]．
所以说应改为：

self.face_priors = self.init_priors(self.cfg)
self.head_priors = self.init_priors(self.cfg , min_size=cfg['min_sizes'][1:], max_size=cfg['max_sizes'][1:])
self.body_priors = self.init_priors(self.cfg , min_size=cfg['min_sizes'][2:], max_size=cfg['max_sizes'][2:])

不知道自己的理解对不？