summary.py

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#   该部分代码用于看网络结构
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from nets.frcnn import get_model
from utils.utils import net_flops

if __name__ == "__main__":
    input_shape = [600, 600]
    num_classes = 21

    _, model = get_model(num_classes, 'vgg', input_shape=[input_shape[0], input_shape[1], 3])
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    #   由于faster-rcnn-keras里面存在一些不可计算层
    #   如ROIpooling
    #   因此无法正确计算FLOPs，可参考pytorch版本
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    #   查看网络结构网络结构
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    model.summary()
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    #   计算网络的FLOPS
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    net_flops(model, table=False)
    
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    #   获得网络每个层的名称与序号
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    # for i,layer in enumerate(model.layers):
    #     print(i,layer.name)