- 代码中出现的shortcut是指conv block中的捷径大小
shortcut = KL.Conv2D(nb_filter3, (1, 1), strides=strides,
name=conv_name_base + '1', use_bias=use_bias)(input_tensor)
shortcut = BatchNorm(axis=3, name=bn_name_base + '1')(shortcut)
- conv block的结构如图：（2*卷积+BN+**——>卷积+BN）
- resnet graph层的结构：
- proposal layer的结构层：
给定以P为中心的候选框经过平移放缩转换成预测的以G中心的预测框，预测框经SVR线性回归变成标注框。
代码示例如下：
center_y += deltas[:, 0] * height
- clip_boxes_graph的结构图
主要是以对角线上的两个点为基准，求取候选框和预测框的交叉部分
ROIAligner的图结构：logx/log2