可以看出,由于计算Loss时候匹配规则是shape,而不是iou,所以kmeans算法的聚类结果也是采用shape下召回率作为评估指标。 至于遗传算法+kmean计算anchor,也比较简单,遗传算法是最经典的智能优化算法,主要包括选择、交叉和变异三个步骤,先选择一些种子即初始值,然后经过适应度函数(评估函数)得到评估指标,对不错的解进行交叉...
使用常规的二分类交叉熵计算loss。 实验结果 实验结果分析还是蛮多的。我这里只写出我的一些观察。 观察一:效果好,但是没那么好,指标的提升不会那么大 观察二:Recall的提高蛮大的,但是precesion可能下降 观察三:BOX表征,结果更鲁棒 个人思考 这些都是符合预期的,Box相比于Point,个人认为信息增益来自于Edge,我可以理...
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
rcnn的回归的过程,就是把那个loss函数最小。 但这个红框里面的loss函数 谁能解释下 对Bounding-Box regression的理解 。原博文详细介绍了RCNN,Fast-RCNN以及Faster-RCNN,感兴趣的可以去看一下。下面是内容: 1. 为什么要做Bounding-box regression?图10 示例 如图10所示...特征向量,是要学习的参数(*表示,也...
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
confidence loss(conf) 是 Softmax Loss,输入为每一类的置信度 c 权重项 α,设置为 1 Choosing scales and aspect ratios for default boxes: 大部分 CNN 网络在越深的层,feature map 的尺寸(size)会越来越小。这样做不仅仅是为了减少计算与内存的需求,还有个好处就是,最后提取的 feature map 就会有某种程度...
variance目测是一个尺度变换,本文的四个坐标采用的是中心坐标加上长宽,计算loss的时候可能需要对中心坐标的loss和长宽的loss做一个权衡,所以有了这个variance。如果采用的是box的四大顶点坐标这种方式,默认variance都是0.1,即相互之间没有权重差异。经过上述3个操作后,对这一层feature的处理就结束了。
此外,这5个feature map还经过PriorBox层生成prior box(生成的是坐标)。上述5个feature map中每一层的default box的数量是给定的(8732个)。最后将前面三个计算结果分别合并然后传给loss层。 Default box 文章的核心之一是作者同时采用lower和upper的feature map做检测。
loss[pos_mask]=-math.inf # put all positive loss to-max _,indexes=loss.sort(dim=1,descending=True)# sort lossinreverseorder(bigger loss ahead)_,orders=indexes.sort(dim=1)neg_mask=orders<num_negreturnpos_mask|neg_mask 图像增强
% loss function 均方误差 net.L = 1 / 2 * sun(net.e(:) . ^ 2 ) / size(net.e, 2); 1. 2. 3. 4. 5. 计算尾部单层感知机的误差 net.od = net.e .* (net.o .*(1 - net.o)); %output dalta, sigmoid 误差 %fvd, feature vector delta, 特征向里误差,上一层收集下层误差,size...