目标检测模型三大损失cls_loss box_loss model_loss 目标检测 sota,步骤:(1)训练的时候有3D点云和3D框,将3D框投影到图像上,获得2D框(前景点),然后使用GTSamples对点云进行数据增强,在3D点云场景中插入一些3Dobject,这些插入的3Dobject也要投影到图像上,但是不是
@文心快码epoch gpu_mem box_loss cls_loss dfl_loss instances size 文心快码 在深度学习训练过程中,特别是在目标检测任务中,如使用YOLO(You Only Look Once)框架时,我们经常会遇到一些特定的输出指标,如epoch、gpu_mem、box_loss、cls_loss、dfl_loss、instances和size。下面我将逐一解释这些术语的含义: Epoch:...
当box_loss、obj_loss、cls_loss为nan时,我们可以通过排查问题来找到可能的原因。下面是一些常见的原因和解决方法: 2.1 数据预处理问题 首先,我们需要检查数据预处理的过程。可能的问题包括: 数据加载错误:检查数据加载的代码,确保数据能够正确地读取和解析。 数据标准化问题:检查数据标准化的代码,确保数据在训练前被...
因为文件可能巨大无比（大数据，大于1TB），HDFS将一个文件分割成一个个的block，这些block可能存储在一...
从RRPN分支出来的同级层是RRPN的分类层(cls)和回归层(reg)。这两层的输出是来自cls的分数和来自reg的坐标信息,计算和汇总它们的Loss函数以形成一个多任务损失函数。然后,通过将来自RRPN的任意方向的文本建议投射到特征图上,RRoI pooling层作为特征汇集层。最后,使用两个全连接层构成的分类器,将具有RRoI特征的区域...
置信度损失可以是多类logistic loss,也可以是softmax loss。我们使用多类logistic loss: Lcont(x,c)=−∑ν,s,pxp,,log(cp1)−∑1,p(1−∑1,σ=pxp,,j)log(1−cp,) 和重量α通过交叉验证设置为0.06。 3.2、全链接先验 多框方法的一个关键组成部分是它使用训练集边界框坐标的k均值中心点作为先...
box_loss cls_loss dfl_loss Instances含义 loss for,作者丨苏剑林单位丨广州火焰信息科技有限公司研究方向丨NLP,神经网络个人主页丨kexue.fm前言今天在QQ群里的讨论中看到了FocalLoss,经搜索它是Kaiming大神团队在他们的论文FocalLossforDenseObjectDetection提出来的损
从RRPN分支出来的同级层是RRPN的分类层(cls)和回归层(reg)。这两层的输出是来自cls的分数和来自reg的坐标信息,计算和汇总它们的Loss函数以形成一个多任务损失函数。然后,通过将来自RRPN的任意方向的文本建议投射到特征图上,RRoI pooling层作为特征汇集层。最后,使用两个全连接层构成的分类器,将具有RRoI特征的区域...
在训练时我们首先将这些默认box和ground truth匹配。例如我们给猫匹配两个默认box,给狗子匹配一个box,这些框都被认为是正样本,剩下的是负样本。模型的loss是定位loss和置信度loss的加权和。 2.1 Model.SSD方法是基于一个前向卷积网络,这个网络产生一个固定大小的bouding box集合和其对应框出现object实例的分数,...
4、loss的计算过程 拿到pred和target后,不可以简单的减一下作为对比,需要进行如下步骤。 判断真实框在图片中的位置,判断其属于哪一个网格点去检测。判断真实框和这个特征点的哪个先验框重合程度最高。计算该网格点应该有怎么样的预测结果才能获得真实框,与真实框重合度最高的先验框被用于作为正样本。 根据网络的预测...