libra rcnn box head具体的操作

Libra R-CNN中的Box Head是用来对检测到的目标进行精确定位的。具体的操作是，在RoI Align层生成的特征图上，Box Head首先通过两个全连接层将特征图中的每个RoI映射到固定大小的特征向量上。然后，这些特征向量被输入到多尺度位置敏感的RoI Pooling层中，以输出最终的边框坐标和类别概率。通过这样的操作，Box Head可以实现对检测到的目标进行更加准确的定位。

相关问题

order libra

order libra 是指在Libra链上进行购买或交易Libra币的操作。在Libra链上，买家可以通过挂单将购买Libra币的订单放置在订单表orderbook中，卖家可以通过执行订单来完成交易。这个过程可以通过0x协议API来进行，其中0x智能合约负责将挂单和执行订单的信息发送给买家和卖家。在Libra链上，交易操作需要经过中继层Relayer来进行。

mask RCNN的改进

Mask RCNN是一种用于图像分割的深度学习模型，它在Faster RCNN的基础上增加了分割头部，可以同时生成物体检测框和物体掩码。在Mask RCNN之后，一些改进被提出，包括以下几个方面：

1. Feature Pyramid Networks(FPN)：FPN是一种多尺度特征金字塔结构，它可以提取图像中不同尺度的特征并进行融合，从而增强模型的感受野范围和对小目标的检测能力。

2. Cascade Mask RCNN：Cascade Mask RCNN是一种级联结构的Mask RCNN，它通过级联多个Mask RCNN模型来增强物体掩码的质量和准确度。每个级联阶段都会对Mask RCNN的输出进行进一步的筛选和优化，从而进一步提高分割精度。

3. Libra R-CNN：Libra R-CNN是一种基于目标尺度平衡的物体检测模型，它通过动态调整正负样本的采样比例，使得模型能够更好地适应不同尺度目标的检测和分割任务。

4. Spatial Attention Mask RCNN：Spatial Attention Mask RCNN是一种基于空间注意力机制的Mask RCNN模型，它通过引入注意力机制来提高模型对目标空间位置的感知能力，从而进一步提高分割精度。

5. Mask Scoring RCNN：Mask Scoring RCNN是一种用于物体分割的深度学习模型，它通过引入掩码质量评估模块来衡量掩码的准确度和可靠性，从而提高分割的精确度和鲁棒性。