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, ...
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...
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...
FastPoint RCNN代码 faster rcnn loss L2 loss RPN网络中对于边框的预测是一个回归问题,通常可以选择平方损失函数,即L2损失。但是当预测值与目标值相差很大时,容易产生梯度爆炸。 L2 loss = L1 loss 我们可以采用稍微缓和一点的绝对损失函数,即L1损失。它随着误差线性增长,而不是平方增长。但这个函数在0点处导数...
一、R-CNN算法 1、主要思想 1)区域建议框:由传统方法离线生成(SS),这是输入数据的来源 2)目标分类:检测框(区域建议框)内的物体识别问题,使用VGG、ResNet等卷积神经网络分类, 将每个建议框中物体图像及类别(含背景类),resize到统一尺寸,送入CNN中训练分类模型 ...
Faster RCNN的损失函数(Loss Function)的形式如下: p(i): Anchor[i]的预测分类概率; Anchor[i]是正样本时,p(i)*=1;Anchor[i]是负样本时,p(i)*=0; 什么是正样本与负样本满足以下条件的Anchor是正样本:与Ground Truth Box的IOU(Intersection-Over-Union) 的重叠区域最大的Anchor;与Gound Truth Box的IOU...
一种网络,四个损失函数: 1. RPN classification(anchor good.bad) 2. RPN regression(anchor-->proposal) 3. Fast R-CNN classification(over classes) 4. Fast R-CNN regression(proposal-->box) 测试过程: Faster R-CNN统一的网络结构如下图所示,可以简单看做RPN + Fast R-CNN ...