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...
是int类型,是损失精度的, 4.5 Total Loss 和 decode Loss包括Heatmap Loss,宽高的Loss,为了避免检测大物体的影响,需要在前面乘以 , 设置为0.1,以及offset Loss; 下面2行是解码过程;
2.1 heatmap loss 输入图像I∈RW×H×3I∈RW×H×3, W为图像宽度,H为图像高度。网络输出的关键点热图heatmap为^Y∈[0,1]WR×HR×CY^∈[0,1]WR×HR×C其中,R代表得到输出相对于原图的步长stride。C代表类别个数。 下面是CenterNet中核心loss公式: Lk=−1N∑xyc{(1−^Yxyc)αlog(^Yxyc)Yxyc=1(1...
在笔者第一次读CenterNet这篇论文的时候,从文章的“故事”里领略到了其“借鉴keypoint detection任务的encoder-decoder架构和heatmap思想来实现通用目标检测框架”的核心思想。不过,从诸多技术细节中,却看到了很多YOLO的思想,比如: 1.检测中心点。在早期YOLO版本中,均采用了one-to-one匹配策略,即一个目标框只被分配...
CenterNet对于目标检测的分支有三个,所以对应的损失也是三个,分别是Heatmap损失,offset损失和size损失: Heatmap loss: offset and size loss: 其中CenterNet的Heatmap loss参考的是CornerNet,包括高斯映射,Focal loss的使用都是这样。大家可以直接看之前的文章,在这里就不重复了,而offset loss也是和CornerNet相似的,只是...
[GiantPandaCV导语] 本文主要讲解CenterNet的loss,由偏置部分(reg loss)、热图部分(heatmap loss)、宽高(wh loss)部分三部分loss组成,附代码实现。 1. 网络输出 论文中提供了三个用于目标检测的网络,都是基于编码解码的结构构建的。 ResNet18+ upsample + deformable convolution :COCO AP28%/142FPS ...
3.1 什么是关键点 heatmap? 3.2 关键点损失如何计算? 3.3 为何要将目标中心点处理成高斯圆分布? 3.4 Loss的设计 4 CenterNet 性能效果 5 总结 CenterNet 是 anchor-free 的目标检测经典算法,今天我们就一起来分析分析这个算法。代表性的二阶段和一阶段目标检测算法如 Faster-rcnn 和 Yolo 都是 anchor-based 算法...
CenterNet对于目标检测的分支有三个,所以对应的损失也是三个,分别是Heatmap损失,offset损失和size损失: Heatmap loss: offset and size loss: 其中CenterNet的Heatmap loss参考的是CornerNet,包括高斯映射,Focal loss的使用都是这样。大家可以直接看之前的文章,在这里就不重复了,而offset loss也是和CornerNet相似的,只是...
center_net的loss包括三部分,heatmap的loss,目标长宽预测loss,目标中心点偏移值loss。其中heatmap的LK采用改进的focal loss,长宽预测的Lsize和目标中心点偏移Loff都采用L1Loss, 而且Lsize加上了0.1的权重。 heatmap loss heatmap loss的计算公式如下,对focal loss进行了改写,α和β是超参数,用来均衡难易样本和正负样...
truth中计算得到的对应中心点的值。heatmap loss代码与公式对应，通过pos和neg样本区分损失。偏置和宽高预测的loss代码通过调用_reg_loss函数进行计算。综上，CenterNet通过综合考虑位置、偏置和大小预测的损失，确保目标检测的准确性。代码解析展示了在实际训练过程中如何实现这些loss计算逻辑。