Sparse R-CNN网络流程

Sparse R-CNN网络是基于R-CNN系列的对象检测算法，它的主要目的是提高计算效率和减小模型体积，下面是Sparse R-CNN网络的流程：

1. 输入图像经过骨干网络得到特征图；
2. 特征图通过特征金字塔网络得到不同尺度的特征图；
3. 对于每个尺度的特征图，使用稀疏注意力池化（Sparse Attention Pooling）方法，选取其中的一部分位置作为最终的RoI（感兴趣区域）；
4. 将每个RoI投影到对应的特征图上，并使用RoIAlign方法进行特征提取；
5. 将提取到的特征通过全连接层得到每个RoI的类别和位置信息。

相比于传统的R-CNN系列算法，Sparse R-CNN通过稀疏注意力池化方法来减少RoI的数量，从而提高计算效率和减小模型体积。同时，稀疏注意力池化方法可以更加准确地选取RoI，提高检测精度。