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...
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...
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 ...
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统一了类别输出任务和候选框回归任务,有两个损失函数:分类损失和回归损失。分类采用softmax代替SVM进行分类,共输出N(类别)+1(背景)类。softmax由于引入了类间竞争,所以分类效果优于SVM,SVM在R-CNN中用于二分类。回归损失输出的是4*N(类别),4表示的是(x,y,w,h分别表示候选框的中心坐标和宽、高)...
Fast R-CNN 优点: Fast R-CNN 融合了 R-CNN 和 SPP-NET 的精髓, 并且引入多任务损失函数, 使整个网络的训练和测试变得十分方便。在 Pascal VOC2007 训练集上训练,在VOC2007 测试的结果为66.9%(mAP),如果使用 VOC2007+2012 训练集训练,在 VOC2007 上测试结果为 70%(数据集的扩充能大幅提高目标检测性能)。
在训练过程中,Fast R-CNN采用了多任务损失函数,将分类损失和位置精调损失加权求和作为总损失。这样,就可以在一次训练过程中同时优化分类和位置精调两个任务,使得模型更加健壮。 最后,在测试阶段,Fast R-CNN会根据输入的图像和预先生成的候选框,输出每个候选框的类别概率和边界框回归参数。然后,使用非极大值抑制(NMS...
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...
Q1:将整张图片归一化送入神经网络,在最后一层再加入候选框信息(这些候选框还是经过selective search提取,再经过一个ROI 层统一映射到最后一层特征图上,而RCNN是通过拉伸来归一化尺寸),这样提取特征的前面层就不再需要重复计算。 Q2:损失函数使用了多任务损失函数(multi-task loss),将边框回归直接加入到CNN网络中训...