详细讲一下sparse r-cnn网络思想

Sparse R-CNN是一种基于R-CNN系列的物体检测网络，其主要思想是通过在RoI（Region of Interest）pooling阶段之前，对Feature map进行稀疏化处理，以减少计算量和内存占用。

在传统的R-CNN网络中，RoI pooling是在整张Feature map上进行的，即将每个RoI映射到Feature map上，并在每个RoI对应的Feature map区域上进行pooling操作。这样做的问题是，当RoI数量很大时，会导致计算量和内存占用过大，从而限制了网络的性能。

为了解决这个问题，Sparse R-CNN提出了一种稀疏化的方法，即在RoI pooling阶段之前，对Feature map进行稀疏化处理。具体来说，它将Feature map中所有的位置点分为两类：有效点和无效点。有效点是指对应于RoI的区域内的点，而无效点则是指其他区域内的点。然后，只对有效点进行RoI pooling操作，从而大大减少了计算量和内存占用。

在实现上，Sparse R-CNN使用了稀疏矩阵和GPU Tensor Core技术来加速计算。具体来说，它将Feature map表示为一个稀疏矩阵，其中每个有效点都对应一个非零元素，而无效点则对应一个零元素。然后，使用GPU Tensor Core技术来快速计算RoI pooling，从而实现高效的物体检测。

总之，Sparse R-CNN通过稀疏化处理来减少计算量和内存占用，从而提高了物体检测的效率和性能。