bbox_inside_weight对应于公式(1)(Faster RCNN的损失函数)中的 p^* ,即当Anchor为正样本时值为1,为负样本时值为0。bbox_outside_weights对应于公式(1)(Faster RCNN的损失函数)中的 N_{reg}、 \lambda、 N_{cls} 的设置。在论文中, N_{cls}=256 , N_{reg}=2400 , \lambda=10 ,如此分类和...
Fast R-CNN在训练时采用了多任务损失函数,将分类与预测合并到一个网络当中,并且在有必要时可采用SVD分解对全连接层权重进行分解,从而加快前向传播速率。 虽然Fast R-CNN得到了与R-CNN相当的性能,mAP在66%-67%,并且将R-CNN的84小时的训练时间降低至9.5小时,测试时间从47秒将降低至0.32秒。但是Fast R-CNN存在...
代码中的Smooth L1 Loss更加General。 bbox_inside_weight对应于公式(1)(Faster RCNN的损失函数)中的 ,即当Anchor为正样本时值为1,为负样本时值为0。 bbox_outside_weights对应于公式(1)(Faster RCNN的损失函数)中的 、λ、 的设置。在论文中, , , ,如此分类和回归两个loss的权重基本相同。 在代码中, ...
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...
损失函数: 从上一期Faster RCNN的算法原理上,我们知道Faster RCNN算法有两部分,一个是用来提取候选框的RPN网络,一个是最后检测目标的分类回归网络。通过学习,我们知道RPN网络在提取候选框的时候有两个任务,一个是判断该anchor产生的候选框是否是目标的二分类任务,另一个是对该候选框进行边框回归的回归任务。 而Fast...
RPN层损失函数✨✨✨ RPN层的损失函数如下:RPN层的分类损失和fast R-CNN类似,也是由两部分组成,即分类损失和边界框回归损失。 下面来具体看看①和②部分:【注:边界框回归损失在之前文章R-CNN中有介绍,不明白的可以去了解一下】
先看faster r_cnn的对bounding_box的回归损失函数: 百度百科的解释是:对于边框的预测是一个回归问题。通常可以选择*方损失函数(L2损失):f(x)=x^2。但这个损失对于比较大的误差的惩罚很高。我们可以采用稍微缓和一点绝对损失函数(L1损失):f(x)=|x|,它是随着误差线性增长,而不是*方增长。但这个函数在0点处导...
介绍类别和边界框回归多任务函数
根据这些定义,参照Fast R-CNN中的多任务损失最小化目标函数。一张图像的损失函数定义为: L({pi},{ti})=1Ncls∑iLcls(pi,p∗i)+λ1Nreg∑ip∗iLreg(ti,t∗i)L({pi},{ti})=1Ncls∑iLcls(pi,pi∗)+λ1Nreg∑ipi∗Lreg(ti,ti∗). (1) ...
众所周知,Faster R-CNN-FPN(主要是Faster R-CNN)是个两阶段的对象检测方法,主要由两部分网络组成,RPN和Fast R-CNN。 RPN的作用是以bouding box(后简称为box)的方式预测出图片中对象可能的位置,并过滤掉图片中绝大部分的背景区域,目标是达到尽量召回图像中感兴趣的对象,预测box尽量能够与实际对象的box贴合,并且...