如果^Yxyc=0.99Y^xyc=0.99,那么loss=(1−0.8)4(0.99)2log(1−0.99)(1−0.8)4(0.99)2log(1−0.99),这就是一个很大的loss值。 如果^Yxyc=0.8Y^xyc=0.8, 那么loss=(1−0.8)4(0.8)2log(1−0.8)(1−0.8)4(0.8)2log(1−0.8), 这个loss就比较小。 如果^Yxyc=0.5Y^xyc=0.5, 那么lo...
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...
Centernet Loss公式是计算Centernet模型中的损失函数的公式。Centernet是一种用于目标检测任务的神经网络模型,其主要目标是检测图像中的目标物体并预测其位置和类别。 Centernet Loss公式的计算涉及到目标框的回归和类别的分类。具体来说,Centernet Loss由三个部分组成,分别是目标框回归损失、中心点预测损失和类别预测损失。
CenterNet的loss计算中有哪些关键步骤? CenterNet的loss函数是如何设计的? 解析CenterNet的loss计算代码时需要注意哪些细节? iantPandaCV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...
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,即先在特征图上生成 anchor box,随后调整这些anchor box 的位置和尺寸生成最后的预测值。而本文提...
对于CenterNet的理解主要在于四方面:网络结构,heatmap生成,数据增强,loss函数理解。 1. CenterNet网络结构 除了检测任务外,CenterNet还可以用于肢体识别或者3D目标检测等,因此CenterNet论文中提出了三种backbone的网络结构,分别是Resnet-18, DLA-34和Hourglass-104, 三种backbone准确度和速度如下: ...
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...
本文主要解析CenterNet的loss计算机制。CenterNet基于编码解码结构，输出包含关键点的热图heatmap、中心点的长宽预测值以及中心点的偏差。在loss计算中，heatmap loss是关键部分，用于定位关键点。其输入为图像，输出为关键点热图，网络输出的关键点热图heatmap，公式中R代表输出相对于原图的步长stride，C代表类别...
3.2 reg_loss中心点偏移量loss 此外,由于存在步长,有时候会出现离散化的现象,我们对于每个点还额外加了一项 \tilde{O}=R^{\frac{W}{R}*\frac{H}{R}*2} ,训练时每一类点c都使用相同的补充项Loff,以弥补离散化的现象。 这里只对真值点对应位置初产生的中心点进行计算偏移量。 3.3 wh_loss 对于每一个物...
实测是多引出一张feature map比较好,直接在长宽图上加一层通道很难收敛,具体原因我也是猜测,角度和尺度特征基本无共享,且会相互干扰(角度发生些许变化,目标的长宽可能就变了,如果角度是错的,长宽本来是对的呢?反之亦然)引出的feature-map只经历了一层卷积层就开始计算loss,对于这种复杂的关系表征能力不够,可能造成...