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Bounding-box_regression详解
2017-08-18 15:27:23bounding box regression -
dosbox汇编环境的安装和使用
2019-04-21 18:47:40dosbox汇编环境的安装和使用 一，下载dosbox，尽量不要装在c dosbox下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1VdDMkR5newJSci-UgNSSOg 提取码：it9f 二，下载masm文件， masm文件下载地址：链接：...展开全文dosbox汇编环境的安装和使用
一，下载dosbox，尽量不要装在c
dosbox下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1EifPL-f5XpEItPF-40Zz3w
提取码：4eja
二，在d盘下创建一个dos文件，dos下创建一个masm和asm,下载下面给出masm文件，把link,edit,debug,masm,exe2bin里面放。asm里面放自己写的文件
masm文件下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1Kukr6IEyyVbHn65NPzi7mQ
提取码：bjbk三， 将dos挂载到dosbox的驱动器下。例如挂载到dosbox的d驱动器下，即虚拟存在的d盘。有两种方法:
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运行dosbox，输入Z:> mount d d:\dos。d是指dosbox的d盘，d:\dos是本机上工作目录dos的位置。
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在dosbox的安装文件夹中找到Dosbox 0.74 Options.bat文件，在末尾增加：
mount D D:\dos ;
path=%path%;\masm ;
D: ;
cd \asm ;
四，用笔记本打开一个文件，以.asm后缀保存到d:\dos\asm中（注意一定要是asm文件形式），然后看图。。。
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Debug.exe和DOSBox合辑
2014-06-26 23:21:10主要解决win8.1 64为环境下不能使用debug的问题 -
汇编工具(DEBUG+MASM+EDIT+LINK+DOSBOX)
2014-07-27 04:51:06包含汇编学习需要用到的基本工具，同时还包含了在WIN7(包含64位)环境下模拟DOS运行的工具-DOSBox。以下为包含的工具：debug.exe,edit.exe,link.exe,masm.exe,dosbox.exe, -
Box2dWeb-2.1a.3
2012-12-06 22:34:55重力框架Box2d的javascript版本2.1a.3。由box2dfalash改编成javascript 参考文档可以看：http://www.box2dflash.org/docs/2.1a/reference/和box2dflash的官方教程 -
dosbox使用教程创建masm5
2019-10-22 14:48:42dosbox使用教程创建masm5安装dosbox配置挂载路径运行 安装dosbox 我安装的是老师上课用的dosbox-0.74，使用的masm是MASM5 百度网盘下载地址https://pan.baidu.com/s/1qDWuJOqcfHRIhlfChtXVIQ&shfl=sharepset 我...展开全文安装dosbox
我安装的是老师上课用的dosbox-0.74，使用的masm是MASM5
百度网盘下载地址https://pan.baidu.com/s/1qDWuJOqcfHRIhlfChtXVIQ&shfl=sharepset我的安装目录是：D:\dosbox\DOSBox-0.74-3
dosbox安装完成之后将MASM5复制放在D:\dosbox\DOSBox-0.74-3下，如图：
配置挂载路径
在DOSBox 0.74 Options.bat的最后输入
MOUNT C D:\dosbox\DOSBox-0.74-3\MASM5 # 将目录D:\dosbox\DOSBox-0.74-3\MASM5 挂载为DOSBOX下的C: set PATH=$PATH$;D:\dosbox\DOSBox-0.74-3\MASM5 # 将D:\dosbox\DOSBox-0.74-3\MASM5 写入环境变量PATH中这样就不用每次使用都需要挂载到相应的路径中
运行
双击桌面图标打开dosbox如图所示，若没有进行上一步，每次使用之前按下图格式挂载真实机器的路径
在D:\dosbox\DOSBox-0.74-3\MASM5下新建hello.txt文本文档，重命名为hello.asm；hello.asm用记事本打开，输入汇编程序保存。输入
c：转C盘，然后可以直接用命令语句运行
masm hello汇编——产生OBJ二进制代码
link hello连接——产生EXE可执行文件
hello运行hello文件
到D:\dosbox\DOSBox-0.74-3\MASM5下可看见此过程中产生的文件
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从box-sizing:border-box属性入手，来了解盒模型
2018-06-20 14:02:00从最开始学习CSS的时候，就了解了盒模型的概念，今天，我们从其中的box-sizing:border-box;的属性入手，来重新认识一下盒模型在实际项目中的运用。 背景：先声明一下运用的场景，假如项目布局使用的是自适应的布局...展开全文从最开始学习CSS的时候，就了解了盒模型的概念，今天，我们从其中的box-sizing:border-box;的属性入手，来重新认识一下盒模型在实际项目中的运用。
背景：先声明一下运用的场景，假如项目布局使用的是自适应的布局方式，div给出的宽度是百分比的形式，即框占窗口宽度的50%，但边界和内边距是用像素来表示的怎么办？为了避免这种问题，可以使用属性box-sizing来调整框模型。使用border-box，来将框模型更改成这个新的模型。
注意：回顾一下，框的总宽度是width,padding-right,padding-left,border-right以及border-left属性之和，这就是造成上述背景下，样式不好调整的原因。
box-sizing属性用于更改用于计算元素的宽度和高度默认的CSS盒子模型，可以使用此属性来模拟不正确支持CSS盒子模型规范的游览器行为。
一、回顾基础
（1）框属性的基本规范：
文档的每个元素被构造成文档布局内的一个矩形框，框每层的大小都可以使用一些特定的CSS属性调整。相关属性如下：
即width=content
①width和height设置内容框（content box）的宽度和高度。内容框是框内容显示的区域--包括框内的文本内容，以及表示镶嵌子元素的其他框；
②padding表示一个CSS框内边距--这一层位于内容框的外边缘与边界的内边缘之间；
③border即CSS框的边界是一个分割层，位于内边距的外边缘以及外边距的内边缘之间；
④margin即外边距代表CSS框周围的外部区域。
（2）运用box-sizing:border-box属性下，框模型的变化
即width=content+padding+border(此时，当div的宽度为50%时，而border和padding为px时，那么content会随着实际的宽度进行自动缩放；)
（3）来看看实际的例子：
①设计稿如下所示：
②实际代码：
本例子中，采用的是flex布局的方式，为了自适应，宽度width采用的是百分比%的形式，border，padding，margin采用的是px尺寸，所有外层的盒子运用了box-sizing:border-box;属性来改变盒子的结构，从而实现需求。
<body> <div class="clear_float"> <div class="goods_cell"> <div> <img class="img_goods" src="../images/img_goods.png" alt=""> </div> <div class="text_goods"> 双宫茧桑蚕丝被 </div> <div class="goods_price"> <div class="price_span">活动秒杀价：</div> <div class="price_num">¥ 499.00</div> </div> <div class="goods_seckill"> <div class="seckill_left">仅剩<span>23:59:00</span></div> <div class="seckill_right">秒杀</div> </div> </div> <div class="goods_cell"> <div> <img class="img_goods" src="../images/img_goods.png" alt=""> </div> <div class="text_goods"> 双宫茧桑蚕丝被 </div> <div class="goods_price"> <div class="price_span">活动秒杀价：</div> <div class="price_num">¥ 499.00</div> </div> <div class="goods_seckill"> <div class="seckill_left">仅剩<span>23:59:00</span></div> <div class="seckill_right">秒杀</div> </div> </div> <div class="goods_cell"> <div> <img class="img_goods" src="../images/img_goods.png" alt=""> </div> <div class="text_goods"> 双宫茧桑蚕丝被 </div> <div class="goods_price"> <div class="price_span">活动秒杀价：</div> <div class="price_num">¥ 499.00</div> </div> <div class="goods_seckill"> <div class="seckill_left">仅剩<span>23:59:00</span></div> <div class="seckill_right">秒杀</div> </div> </div> <div class="goods_cell"> <div> <img class="img_goods" src="../images/img_goods.png" alt=""> </div> <div class="text_goods"> 双宫茧桑蚕丝被 </div> <div class="goods_price"> <div class="price_span">活动秒杀价：</div> <div class="price_num">¥ 499.00</div> </div> <div class="goods_seckill"> <div class="seckill_left">仅剩<span>23:59:00</span></div> <div class="seckill_right">秒杀</div> </div> </div> </div> </body><style> .clear_float{ margin-bottom:20px; } .goods_cell{ width: 47%; box-sizing: border-box; padding: 10px; float: left; box-shadow: 0 0 6px 0 rgba(0,0,0,0.20); border-radius: 10px; font-size:13px; color: #333333; margin-left:15px; margin-bottom:20px; } .clear_float>.goods_cell:nth-of-type(2n+1){ margin-left: 0; } .img_goods{ width:78.5px; height:96px; display: block; margin: 0 auto; } .text_goods{ margin:10px 0; color:#333333; font-size:13px; } .goods_price{ font-size:18px; color: #FF0845; display: flex; align-items: center; justify-content: space-between; margin-bottom:1px; } .goods_price .price_span{ font-size:8px; color:#fa5754; line-height:8px; } .goods_price .price_num{ font-size:16px; color:#fa5754; line-height:18px; } .goods_seckill{ display: flex; align-items: center; justify-content: space-between; box-sizing:border-box; line-height:15px; width:100%; height:15px; } .goods_seckill .seckill_left{ width:70%; padding:2.5px 0px; font-size:10px; color:#2d2d2d; line-height:10px; border:1px solid #999999; border-right:1px solid #ff0845; text-align:center; } .goods_seckill .seckill_right{ width:30%; color:#ffffff; background-color:#ff0845; border:1px solid #ff0845; font-size:10px; line-height:10px; padding:2.5px 8px; text-align:center; } </style>③在游览器上模拟的320px,375px和414px尺寸下，显示的效果图：
二、盒模型的其他属性
（1）margin，padding设置为百分比形式：
给<main>元素的内边距和外边距的各个边设置为5%，意味着“包含元素宽度的5%”，因此，随着示例输出窗口的大小增加，内边距和外边距也增加了。
（2）margin可以接受负数，可以用来引起元素框的重叠：
（3）背景裁剪（Background clip）属性：
background-clip:border-box;背景被裁剪到边框盒；
background-cilp:padding-box;背景被裁剪到内边距框；
background-clip:content-box;背景被裁剪到内容框。
可以看看以下效果图比较一下：
（4）轮廓（Outline）：
一个框的outline是一个看起来像是边界但又不属于框模型的东西。它的行为和边界差不多，但是并不改变框的尺寸（更准确的说，轮廓被勾画于在框边界之外，外边距区域之内）。
相关实例：在引入bootstrap框架时，input在360游览器（兼容模式）下显示，在获得焦点时外边框变蓝，这就是outline造成的影响，去掉只需要添加一个CSS样式即可，input:focus{outline:none;}。
详情介绍可以查看之前的文章：实现输入框input在获得焦点时外边框不变蓝 点击打开链接
（5）CSS框类型，通过display属性来设定元素的框类型：
最常见的display类型是：block，inline,inline-block，即块框（block box）,行内框（inline box）,行内块状框（inline-block box）.
注意：默认状态下display属性值，块级元素display:block，行内元素display:inline。
不常见的类型display类型是：table,flex,grid.
①display:table--允许你像处理table布局那样处理非table元素，而不是滥用HTML的<table>标签来达到同样的目的；
②display:flex--允许你处理一些困扰CSS已久的一些传统布局问题，如布置一系列弹性等宽容器或者垂直居中内容（目前，flex布局在移动端使用较为广泛）；
③display:grid--给出一种简单实现CSS网络系统的方式，而在传统上它依赖于一些棘手难以处理的CSS网络框架。
（6）框的高度
框的高度不遵守百分比的长度；框的高度总是采用框内容的高度，除非指定一个绝对的高度（如：px或者em）,它会比在页面上默认是100%高度更实用。
（7）盒的高级属性--设置宽和高的约束
①通过min-width,max-width,min-height,max-height 属性，来设置大小约束，以更灵活的方式控制内容盒的大小：
这类情况通常用于响应式网页设计，将一个布局的外层容器的宽度设置为百分比形式。
width:70%; max-width:1280px; min-width:480px;然后，添加下句CSS使该容器在它的父容器内居中显示：
margin:0 auto;那么最终呈现的效果是：当父容器在最小和最大宽度限制内时，它将填满整个视口宽度；当父容器超过1280px宽度时，布局将保持在1280px宽，并开始在可用空间内居中。当宽度低于480px时，视口将小于容器，您必须滚动才能看到完全的内容。
②max-width属性的另一个好处是可以将容器内的媒体（如图像和视频）控制在容器内（响应式图片）：
在上述例子中，图像会引起一个问题--起初它的显示正常，但当容器变得比图像更窄时，图像开始溢流容器（因为它是一个固定的宽度）。解决这类问题，可以用以下CSS：
display:block; margin:0 auto; max-width:100%;前两条属性display:block,margin:0 auto，使它的展示行为像一个块元素并且在父容器内居中。而max-width:100%限制了图像的宽度使它的最大宽度与父容器的宽度相等。因此，当父容器宽度缩小到小于图像的宽度时，图像会一起缩小。(这样，可以让图片最大只能是自己的宽度，成为响应式的图片)
而这类运用最好的实例就是bootstrap框架中，图像的img-responsive类名的属性，在框架下，图像添加了img-responsive类名，就能达到在视口宽度不断变化的情况下，图像都可以达到响应式的缩放形式，这也是图像响应式的秘诀所在。
三、总结
关于盒模型的总结，是从运用实例的角度来引入的，并未按照常规的顺序来进行梳理，如果大家想了解盒模型的完整知识，推荐查看MDN的盒模型讲解完整篇，点击打开链接，以及MDN再述盒模型篇，点击打开链接。
如文章哪里有问题，欢迎大家留言进行指正，谢谢！
参考博客：框模型--学习WEB开发 点击打开链接
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ssd网络详解之priorbox layer
2018-08-09 10:30:15ssd 网络详解之priorbox layer ssd网络一大特点是，为了提高检测准确率，在不同尺度的特征图上进行预测，这种预测就需要prior box layer。 prior box 是干嘛的呢？其实非常类似于Faster R-CNN中的Anchors，就是...展开全文ssd 网络详解之priorbox layer
本文原创，转载请注明出处：https://blog.csdn.net/dan_teng/article/details/81532013
ssd网络一大特点是，为了提高检测准确率，在不同尺度的特征图上进行预测，这种预测就需要prior box layer。
prior box 是干嘛的呢？其实非常类似于Faster R-CNN中的Anchors，就是候选框，这种候选框的选取不需要像R-CNN那样通过复杂处理产生。在ssd中，priorbox层只需要bottom层feature map的大小，就可以给出候选框。假设输入的feature map大小是W×H，生成的prior box中心就有W×H个，均匀分布在整张图上。在每个中心上，可以生成多个不同长宽比的prior box，如[1/3, 1/2, 1, 2, 3]，每个点就可以生成length_of_aspect_ratio个框，所以在一个feature map上可以生成的prior box总数是W×H×length_of_aspect_ratio。
如上图b）所示，在8x8的feature map上，每个中心点生成了4个预选框。（c）是4x4的feature map，假设（c）是（b）后面的层，prior box参数相同，那么显然，从（b）中提取的预选框更有利于小尺度对象的检出，而从（c）中提取的预选框更有利于大尺度对象的检出（4x4的feature map 只有8x8 feature map长宽的1/2，相同参数的prior box圈出的面积相同，但是两个feature map对应于相同的原图，因此4x4 feature map上相同面积映射回原图相当于圈出了更大的面积，是8x8面积的4倍）。
如上所述，SSD提取了不同尺度的feature map来做检测，大尺度特征图（较靠前的特征图）可以用来检测小物体，而小尺度特征图（较靠后的特征图）用来检测大物体。从下图可以看出，ssd网络会从6层feature map中提取特征，priorbox相应也会跟在这6层后面。
计算思路：以feature map上每个点的中点为中心（offset=0.5），生成一些列同心的prior box（然后中心点的坐标会乘以step，相当于从feature map位置映射回原图位置），最后会归一化处理
正方形prior box最小边长为min_size，最大边长为minsize∗maxsize‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾√ m i n s i z e ∗ m a x s i z e
每在prototxt设置一个aspect ratio，会生成2个长方形，长宽为：aspect_ratio‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾√∗minsize a s p e c t _ r a t i o ∗ m i n s i z e和1/aspect_ratio‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾√∗minsize 1 / a s p e c t _ r a t i o ∗ m i n s i z e
之前看过别人博客中对源码的注释，有一些含糊之处。由于本人采用不同的架构重新实现了一遍，对每个细节都要理解透，因此在下面的代码中，尽量给出详细的注释。对于默认值的解释，在代码之后放上了caffe中的定义，感兴趣的可以到文末参阅。#include <algorithm> #include <functional> #include <utility> #include <vector> #include "caffe/layers/prior_box_layer.hpp" namespace caffe { template <typename Dtype> void PriorBoxLayer<Dtype>::LayerSetUp(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom, const vector<Blob<Dtype>*>& top) { const PriorBoxParameter& prior_box_param = this->layer_param_.prior_box_param(); CHECK_GT(prior_box_param.min_size_size(), 0) << "must provide min_size."; // 取min_size数据 for (int i = 0; i < prior_box_param.min_size_size(); ++i) { min_sizes_.push_back(prior_box_param.min_size(i)); CHECK_GT(min_sizes_.back(), 0) << "min_size must be positive."; } aspect_ratios_.clear(); aspect_ratios_.push_back(1.);//1是默认比例 flip_ = prior_box_param.flip(); //存放aspect_ratios数据 for (int i = 0; i < prior_box_param.aspect_ratio_size(); ++i) { float ar = prior_box_param.aspect_ratio(i); bool already_exist = false; for (int j = 0; j < aspect_ratios_.size(); ++j) { if (fabs(ar - aspect_ratios_[j]) < 1e-6) { already_exist = true; break; } } if (!already_exist) { aspect_ratios_.push_back(ar); if (flip_) {//是否取倒数 aspect_ratios_.push_back(1./ar); } } } // prior box 数量。注意：还需加上max_size数量才是最终数量 num_priors_ = aspect_ratios_.size() * min_sizes_.size(); if (prior_box_param.max_size_size() > 0) { CHECK_EQ(prior_box_param.min_size_size(), prior_box_param.max_size_size()); for (int i = 0; i < prior_box_param.max_size_size(); ++i) { max_sizes_.push_back(prior_box_param.max_size(i)); CHECK_GT(max_sizes_[i], min_sizes_[i]) << "max_size must be greater than min_size."; num_priors_ += 1;// 这里增加num_priors数量 } } clip_ = prior_box_param.clip(); // variance与后期真实框计算有关，要么给1个值，要么给4个值 if (prior_box_param.variance_size() > 1) { // Must and only provide 4 variance. CHECK_EQ(prior_box_param.variance_size(), 4); for (int i = 0; i < prior_box_param.variance_size(); ++i) { CHECK_GT(prior_box_param.variance(i), 0); variance_.push_back(prior_box_param.variance(i)); } } else if (prior_box_param.variance_size() == 1) { CHECK_GT(prior_box_param.variance(0), 0); variance_.push_back(prior_box_param.variance(0)); } else { // Set default to 0.1. variance_.push_back(0.1); } if (prior_box_param.has_img_h() || prior_box_param.has_img_w()) { CHECK(!prior_box_param.has_img_size()) << "Either img_size or img_h/img_w should be specified; not both."; img_h_ = prior_box_param.img_h(); CHECK_GT(img_h_, 0) << "img_h should be larger than 0."; img_w_ = prior_box_param.img_w(); CHECK_GT(img_w_, 0) << "img_w should be larger than 0."; } else if (prior_box_param.has_img_size()) { const int img_size = prior_box_param.img_size(); CHECK_GT(img_size, 0) << "img_size should be larger than 0."; img_h_ = img_size; img_w_ = img_size; } else { img_h_ = 0; img_w_ = 0; } if (prior_box_param.has_step_h() || prior_box_param.has_step_w()) { CHECK(!prior_box_param.has_step()) << "Either step or step_h/step_w should be specified; not both."; step_h_ = prior_box_param.step_h(); CHECK_GT(step_h_, 0.) << "step_h should be larger than 0."; step_w_ = prior_box_param.step_w(); CHECK_GT(step_w_, 0.) << "step_w should be larger than 0."; } else if (prior_box_param.has_step()) { const float step = prior_box_param.step(); CHECK_GT(step, 0) << "step should be larger than 0."; step_h_ = step; step_w_ = step; } else { step_h_ = 0; step_w_ = 0; } offset_ = prior_box_param.offset(); reduce_boxes_ = prior_box_param.reduce_boxes(); } //该层输出大小为【1,2，layer_width * layer_height * num_priors_ * 4】 // c的第一维，存放每个框的四个点 // c的第二维，存放variance(每个框都一样) template <typename Dtype> void PriorBoxLayer<Dtype>::Reshape(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom, const vector<Blob<Dtype>*>& top) { // 取feature map大小 const int layer_width = bottom[0]->width(); const int layer_height = bottom[0]->height(); vector<int> top_shape(3, 1); // Since all images in a batch has same height and width, we only need to // generate one set of priors which can be shared across all images. top_shape[0] = 1; // 2 channels. First channel stores the mean of each prior coordinate. // Second channel stores the variance of each prior coordinate. top_shape[1] = 2; top_shape[2] = layer_width * layer_height * num_priors_ * 4; CHECK_GT(top_shape[2], 0); top[0]->Reshape(top_shape); } template <typename Dtype> void PriorBoxLayer<Dtype>::Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom, const vector<Blob<Dtype>*>& top) { // 取feature map大小 const int layer_width = bottom[0]->width(); const int layer_height = bottom[0]->height(); int img_width, img_height; if (img_h_ == 0 || img_w_ == 0) { img_width = bottom[1]->width();// 输入图像的宽高 img_height = bottom[1]->height(); } else { img_width = img_w_; img_height = img_h_; } float step_w, step_h; if (step_w_ == 0 || step_h_ == 0) { step_w = static_cast<float>(img_width) / layer_width;// 缩放比例 step_h = static_cast<float>(img_height) / layer_height; } else { step_w = step_w_; step_h = step_h_; } Dtype* top_data = top[0]->mutable_cpu_data(); // 最后一维输出大小 int dim = layer_height * layer_width * num_priors_ * 4; int idx = 0; for (int h = 0; h < layer_height; ++h) { for (int w = 0; w < layer_width; ++w) { // 取feature map 每个点为中心点，进行处理 // offset默认值是0.5，可理解为一个小的偏移量 // 这里将中心点映射回了原图 float center_x = (w + offset_) * step_w; float center_y = (h + offset_) * step_h; float box_width, box_height; for (int s = 0; s < min_sizes_.size(); ++s) { int min_size_ = min_sizes_[s]; // first prior: aspect_ratio = 1, size = min_size if (reduce_boxes_) { box_width = box_height = min_size_ / 2.0;// for mobilenet, conv11 featuremap } else{ box_width = box_height = min_size_; } // min_size确定的正方形框，大小进行了归一化 // xmin top_data[idx++] = (center_x - box_width / 2.) / img_width; // ymin top_data[idx++] = (center_y - box_height / 2.) / img_height; // xmax top_data[idx++] = (center_x + box_width / 2.) / img_width; // ymax top_data[idx++] = (center_y + box_height / 2.) / img_height; if (max_sizes_.size() > 0) { CHECK_EQ(min_sizes_.size(), max_sizes_.size()); int max_size_ = max_sizes_[s]; // second prior: aspect_ratio = 1, size = sqrt(min_size * max_size) box_width = box_height = sqrt(min_size_ * max_size_); // max_size确定的正方形框 // xmin top_data[idx++] = (center_x - box_width / 2.) / img_width; // ymin top_data[idx++] = (center_y - box_height / 2.) / img_height; // xmax top_data[idx++] = (center_x + box_width / 2.) / img_width; // ymax top_data[idx++] = (center_y + box_height / 2.) / img_height; } // rest of priors for (int r = 0; r < aspect_ratios_.size(); ++r) { float ar = aspect_ratios_[r]; if (fabs(ar - 1.) < 1e-6) { continue; } // 根据定义，由aspect_ratio和min_size共同确定的矩形框 box_width = min_size_ * sqrt(ar); box_height = min_size_ / sqrt(ar); // xmin top_data[idx++] = (center_x - box_width / 2.) / img_width; // ymin top_data[idx++] = (center_y - box_height / 2.) / img_height; // xmax top_data[idx++] = (center_x + box_width / 2.) / img_width; // ymax top_data[idx++] = (center_y + box_height / 2.) / img_height; } } } } // clip默认值是false，是否进行越界处理 // clip the prior's coordidate such that it is within [0, 1] if (clip_) { for (int d = 0; d < dim; ++d) { top_data[d] = std::min<Dtype>(std::max<Dtype>(top_data[d], 0.), 1.); } } // 前面提到过，输出c维大小是2，第一部分存放预选框数据，第二部分存放variance // set the variance. top_data += top[0]->offset(0, 1);// 通过偏移拿到第二部分的地址 if (variance_.size() == 1) { caffe_set<Dtype>(dim, Dtype(variance_[0]), top_data); } else { int count = 0; for (int h = 0; h < layer_height; ++h) { for (int w = 0; w < layer_width; ++w) { for (int i = 0; i < num_priors_; ++i) { for (int j = 0; j < 4; ++j) { top_data[count] = variance_[j]; ++count; } } } } } } INSTANTIATE_CLASS(PriorBoxLayer); REGISTER_LAYER_CLASS(PriorBox); } // namespace caffecaffe中的定义：
// Message that store parameters used by PriorBoxLayer message PriorBoxParameter { // Encode/decode type. enum CodeType {// 编码方式，与训练有关，且与最后一层detection out解码有关 CORNER = 1; CENTER_SIZE = 2; CORNER_SIZE = 3; } // Minimum box size (in pixels). Required! repeated float min_size = 1;// 最小尺寸 // Maximum box size (in pixels). Required! repeated float max_size = 2;// 最大尺寸 // Various of aspect ratios. Duplicate ratios will be ignored. // If none is provided, we use default ratio 1. repeated float aspect_ratio = 3;// 变换比例 // If true, will flip each aspect ratio. // For example, if there is aspect ratio "r", // we will generate aspect ratio "1.0/r" as well. optional bool flip = 4 [default = true]; // 对每个变换比例是否再加上他们的倒数 // If true, will clip the prior so that it is within [0, 1] optional bool clip = 5 [default = false]; // 是否裁剪到[0,1] // Variance for adjusting the prior bboxes. repeated float variance = 6; // By default, we calculate img_height, img_width, step_x, step_y based on // bottom[0] (feat) and bottom[1] (img). Unless these values are explicitely // provided. // Explicitly provide the img_size. optional uint32 img_size = 7; // Either img_size or img_h/img_w should be specified; not both. optional uint32 img_h = 8; optional uint32 img_w = 9; // Explicitly provide the step size. optional float step = 10; // Either step or step_h/step_w should be specified; not both. optional float step_h = 11; optional float step_w = 12; // Offset to the top left corner of each cell. optional float offset = 13 [default = 0.5]; // 偏移量 optional bool reduce_boxes = 14 [default = false]; }
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