2）直接优化 AP- loss，[20]会导致 loss 出现 gap 3）不是近似的梯度，且不受 [34,9] 中的目标函数非凸性的影响 4）可以端到端的训练检测器 https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/91479594
单阶段目标检测器存在严重的前、后目标不平衡问题,主要是由于单阶段目标检测器通过同时优化分类-损失和定位-损失来训练,而anchor的数量很大造成的。为解决这一问题,本文提出了一种新的框架,将单级检测器中的分类任务替换为排序任务,并采用平均精度损失(AP-loss)来处理排序问题。由于AP-loss的不可微性和非凸性,使得...
Average Precision Loss(AP Loss)对每个预测框进行排序,用排序后的序号来设计loss,核心思想在于鼓励正样本预测框的得分在负样本得分序列中尽可能靠前。启发自AUC Loss,后者用AUC的排序序号来设计loss,直接对AUC进行优化,而目标检测通常以mAP为指标,因此作者指出直接对AP进行优化能有更好的效果。 Bounding Box的设置方...
论文名称:AP-Loss for Accurate One-Stage Object Detection 原文作者:Kean Chen 内容提要 单级目标检测器是通过同时优化分类损失和定位损失来训练的,分类损失和定位损失的目标检测器由于锚点数量多,存在着非常严重的前-背景类不平衡问题。为了缓解了这一问题,本文提出了一种新的框架,将单级检测器中的分类任务替换为...
原文AP-Loss for Accurate One-Stage Object Detection 前言作者依然针对one-stage物体检测模型loss进行设计,该类框架主要问题便是anchor的正负不均衡,之前也有很多工作针对该问题进行loss上的设计Focal loss,B…
Towards Accurate One-Stage Object Detection with AP-Loss 一. 论文简介 笔者部分不理解,仅记录自己理解部分。 解决目标检测(一阶段)样本不均衡问题,统一loss 和评价指标直接联系。 主要做的贡献如下(可能之前有人已提出): 设计一个AP-Loss(包括前向和后向传播) ...
1AP-Loss for Accurate One-Stage Object DetectionKean Chen, Weiyao Lin, Jianguo Li, John See, Ji Wang, and Junni ZouAbstract—One-stage object detectors are trained by optimizing classif i cation-loss and localization-loss simultaneously, with the formersuffering much from extreme foreground-back...
Interpolated AP AP50 AP75 No 52.6 82.2 57.1 Yes 53.1 82.3 58.1TABLE II: Comparison through different training losses. Models are tested on VOC2007 test and COCO minival sets. The metric AP is averaged over multiple IoU thresholds of 0.50:0.05:0.95. Training Loss RetinaNet + PASCAL VOC RetinaN...
AP-loss The implementation of “Towards accurate one-stage object detection with AP-loss”. Requirements Python 2.7 PyTorch 1.3+ Cuda Installation Clone this repo git clone https://github.com/cccorn/AP-loss.git cd AP-loss Install the python packages: ...
目标检测—yolo系列、SSD、Faster rcnn 等代码手把手教学(环境配置、标签制作、代码提供、替换主干、注意力机制、模型训练、结果展示(map、ap、recall、loss等)) Loser 我是一个没有理想的秃头研究生 4 人赞同了该文章 1.环境配置 环境配置起着至关重要的作用,一段相同的代码在不同的环境中,可能天差地别。其...