分类损失函数如下所示: L_cls = - ∑ (y_i * log(p_i)) 2.回归损失: 另一方面,Faster R-CNN中还设计了一种回归损失函数,用于根据候选框的位置信息来精确定位物体。回归损失是通过计算预测的候选框和真实候选框之间的差异来定义的。具体而言,对于每个候选框,首先通过回归层对其位置进行线性变换,得到预测的...
是得到的预测值(*表示x, y, w, h, 也就是每一个变换对应一个上述目标函数)。 为了让预测值 与真实值 差距最小,设计L1损失函数: 函数优化目标为: 作者论文中,使用的smooth-L损失。需要说明,只有在GT与需要回归框位置比较接近时,才可近似认为上述线性变换成立。对应于Faster RCNN原文,positive anchor与ground ...
一般情况下σ = 1,在faster rcnn函数中σ = 3 2. Faster RCNN的损失函数 Faster RCNN的的损失主要分为RPN的损失和Fast RCNN的损失,计算公式如下,并且两部分损失都包括分类损失(cls loss)和回归损失(bbox regression loss)。 下面分别讲一下RPN和fast RCNN部分的损失。 2.1 分类损失 公式: (1)RPN分类损失...
相比于R-CNN中和SPPNet中提到的L2损失函数,在上述式中的 \operatorname{smooth}_{L_{1}}(x) 是一种对异常值更不敏感的鲁棒性的L1损失函数。当边界框回归目标无界时,利用L2损失函数进行训练必须谨慎微调学习率防止梯度爆炸。 也就是说L2损失函数对误差较大的样本惩罚较大,因此我们可以选用稍微缓和一点的L1损失...
所以Fast RCNN主要就是完成了下面几个改进: Higher detection quality (mAP) than R-CNN, SPPnet。准确率不变。 Training is single-stage, using a multi-task loss。使用了联合的损失函数。 Training can update all network layers,和上面类似,整合了训练过程,联合上面一条一起就是不需要分开训练了。 No ...
Fast R-CNN(Selective Search + CNN + ROI) Faster R-CNN(RPN + CNN + ROI) R-FCN 等系列方法; 3. 基于深度学习的回归方法:YOLO/SSD/DenseBox 等方法;以及最近出现的结合RNN算法的RRC detection;结合DPM的Deformable CNN等 传统目标检测流程: 1)区域选择(穷举策略:采用滑动窗口,且设置不同的大小,不同的长...
Fast_R-CNN的训练损失函数:如下所示,可以知道它共有两个部分构成,分别对应两个层的输出(Softmax层与L1回归层); L(P, U, Tu, V) = Lcls(P, U) + λ[U ≥ 1]Lloc(Tu, V), 其中Lcls(P, U) = − log Pu是ROI计算得到的相对于正确类别U的交叉熵损失;而Lloc 则是此ROI最终调整过后得到的目标...
Fast R-CNN 最重要的一点就是包含特征提取器、分类器和边界框回归器在内的整个网络能通过多任务损失函数进行端到端的训练,这种多任务损失即结合了分类损失和定位损失的方法,大大提升了模型准确度。 ROI 池化 因为Fast R-CNN 使用全连接层,所以我们应用 ROI 池化将不同大小的 ROI 转换为固定大小。
1.1.3 - 损失函数 多损失融合(分类损失和回归损失融合),分类采用log loss(即对真实分类的概率取负log,分类输出K+1维),回归的loss和R-CNN基本一样。 总的损失函数如下: L(p,u,tu,v)=Lcls(p,u)+λ[u⩾1]Lloc(tu,v)L(p,u,tu,v)=Lcls(p,u)+λ[u⩾1]Lloc(tu,v) ...