1.MSE方式 最早的bbox_loss采用的是MSE方法 L MSE = ( x 1 − x 2 ) 2 + ( y 1 − y 2 ) 2 + ( w 1 − w 2 ) 2 + ( h 1 − h 2 ) 2 \mathcal{L}_{\text {MSE}} = (x1-x2)^2 + (y1-y2)^2 + (w1-w2)^2 +(h1-h... ...
loss bbox用来计算目标检测算法的位置定位损失,定义在mmdet.models.losses中,将在head模块中被调用,诸如:L1Loss、SmoothL1Loss、IoULoss、DIoULoss、GIoULoss、CIoULoss等。 先看一下head模块是如何调用loss bbox的。以AnchorHead为例,在loss_single方法中,对一个batch中的所有图片的每一特征层计算loss。 #在Anchor...
你好, 基于独立数据集训练时,bbox_loss始终是0,模型无法预估。 训练如下, inferece时报错, 我的train config文件是: test_haomi_v06101440.txt 我的train.json文件是: train_direct.json 我的label.json文件是: label.json 求助, 辛苦帮忙看下为什么bbox loss始终
重新思考任务运行机制 训练过程中,我发现loss_cls完好,可以正常进行反向传播,但是box loss会直接崩溃掉,仔细观察数据集本身和任务模型代码,由于我的训练样本集中存在大量的密集分布的小样本,在网络降采样过程中极易vanish,比如我在某处检测网格中存在目标,但由于网络检测不到,会导致mask为0,但anchors匹配样本得到的却是...
os.environ['LOCAL_RANK'] = str(args.local_rank) ifname== 'main': main() 下面是我的texts: [["fire"], ["smoke"]] 我做的两个类别(fire,smoke),loss_bbox: 0.0000 loss_dfl: 0.0000一直为0,百思不得其解,有没有高手给指点一下,非常感谢。
百度试题 结果1 题目RPN中reg loss,即rpn_loss_bbox层计算的softmax loss,用于bounding box regression网络训练。 A. 正确 B. 错误 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
RPN中reg loss,即rpn_loss_bbox层计算的softmax loss,用于bounding box regression网络训练A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学
RetinaFace 因为其速度快,精度高,是工程中常用的人脸检测模型,和 SSD 一样,它在训练和预测阶段也采用了先验框。最近拿到一份 PyTorch 版本的 RetinaFace,在损失函数(loss function)部分,明显采用了 SSD 的 multibox loss 计算方法。 研究某个深度学习模型,除了它的网络设计之外,loss 的计算是最值得研究的了,...
边界盒回归是目标检测的关键步骤。在现有的方法中,虽然n范数损失被广泛地应用于包围盒回归,但不适合用于评估度量,即IoU。最近,有学者提出了IoU损失和广义IoU(GIoU)损失来衡量IoU度量,但仍存在收敛速度慢和回归不准确的问题。本文提出了一个Distance-IoU (DIoU) loss
称这种新的损失系列为α-IoU Loss。 在多目标检测基准和模型上的实验表明,α-IoU损失: 可以显著地超过现有的基于IoU的损失; 通过调节α,使检测器在实现不同水平的bbox回归精度方面具有更大的灵活性; 对小数据集和噪声的鲁棒性更强。 1 简介 Bounding box 回归通过预测目标的bbox来定位图像/视频中的目标,这是...