1. 中心点热图损失(Heatmap Loss) 中心点热图是模型预测的核心,它记录了每个像素点作为目标中心的概率。为了训练这个热图,CenterNet采用了Focal Loss的变种,这是因为Focal Loss能够很好地处理正负样本不平衡的问题,同时增强对难分类样本的关注。 公式简述: # 假设y_true是真实热图,y_pred是预测热图 # alpha, gamma...
这个损失函数是Focal Loss的修改版,适用于CenterNet。 看一下官方的这张图可能有助于理解:传统的基于anchor的检测方法,通常选择与标记框IoU大于0.7的作为positive,相反,IoU小于0.3的则标记为negative,如下图a。这样设定好box之后,在训练过程中使positive和negative的box比例为1:3来减少negative box的比例(例如SSD没有...
为ground_truth信息,即heatmap的标签/监督信息。类似CornerNet使用focal loss进行损失函数设定,实现过程如下 这里的 和 为focal loss的超参数,N是图片中关键点的个数。 4.2 offset loss 为了弥补由于stride的原因造成的偏移误差,论文中设定了一个关于偏移的损失函...
Loss Function CenterNet整合了三种损失来优化整个网络, Ldet=Lk+λsizeLsize+λoffLoff(1) 其中 Lk 是CenterNet中修改后的Focal Loss。 Loff 是中心点偏移损失。 Lsize 是大小回归损失。 λsize 和 λoff 默认分别设为0.1和1。 CenterNet目前使用 L1
至于关键点的损失函数,采用的是最近几年在目标检测中非常受欢迎的Focal Loss。这个损失函数最初是RetinaNet[8]的作者提出的,动机是为了解决目标检测中经常出现的正负样本不平衡现象。核心思想是通过加了一个与预测值相关的权重系数,使得模型对误分类“严重”的样本加大惩罚。这里不对Focal Loss进行细致讲解,有兴趣的...
是Focal Loss的超参数, 是图像 的的关键点数量,用于将所有的positive focal loss标准化为1。在这篇论文中 和 分别是2和4。这个损失函数是Focal Loss的修改版,适用于CenterNet。 这个损失也比较关键,需要重点说一下。和Focal Loss类似,对于easy example的中心点,适当减少其训练比重也就是loss值。
1 Focal Loss如何使用 2 中心的偏置损失 为什么用绝对像素? 3 目标wh的损失函数 读完之后待解决问题 5小节training时固定输入512x512,test时保持原分辨率,pading 0 two-stage中一个目标输出多个大IOU的框因而需要NMS,以heatmap热度图作为目标,难道一个目标不会输出多个峰值嘛?如果多个峰值不是也需要NMS嘛?
CenterNet的出发点和RetinaNet,CornerNet都是差不多的,对于one-stage的目标检测器,大量的anchor导致正负样本的不平衡,网络训练时loss会被大批量负样本所左右。同时又由于检测器是one-stage的,一旦预设了anchor,没办法二次筛选它。所以RetinaNet提出了Focal loss,在计算损失时弱化负样本的影响。而CornerNet和CenterNet则是...
CenterNet模型中用于分类任务的损失函数是由modified_focal_loss 函数实现的,特别针对二分类问题进行了优化。它基于标准的 焦点损失函数进行了改进,以提高模型训练的稳定性和效率,具体代码实现(modeling/losses/det_loss.py)如下: # 定义modified_focal_loss函数,接收预测值pred和真实标签gt def modified_focal_loss(pred...
和CornetNet用的是一样的focal loss,我的相应实现如下: class HeatmapLoss(nn.Module): def __init__(self, weight=None, alpha=2, beta=4, reduction='mean'): super(HeatmapLoss, self).__init__() self.alpha = alpha self.beta = beta def forward(self, inputs, targets): inputs = torch....