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l
Step2:找到一个合适的损失函数(Cost Function) Eg : 回归损失:均方误差(MSE),平均绝对值误差(MAE) 分类损失:交叉熵损失,hinge loss Step3:找到一个合适的优化函数,更新参数 反向传播(BP),随机梯度下降(SGD),螺旋数据分类用的 Adam 等等。 全连接与卷积 全连接层的花费是巨大的,一张百万像素的图片输入维度100000...
在进行神经网络的求解过程中,主要是分为两个步骤,一个是前向传播,用于计算scores得分与损失函数loss 代码:前向传播的代码 # 权重参数w和b W1, b1 = self.params['W1'], self.params['b1'] W2, b2 = self.params['W2'], self.params['b2'] # 第一层的输出结果 h1, cache1 = affine_relu_forward...
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...
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...
Faster RCNN的损失函数(Loss Function)的形式如下:pi : Anchor[i]的预测分类概率; Anchor[i]是正样本时, pi∗=1;Anchor[i]是负样本时, pi∗=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...
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损失函数解析 Faster RCNN主要由两个网络组成，损失函数包含四部分，最后四个损失相加构成总损失，通过反向传播更新参数。对于RPN损失，主要参数包括gt坐标、处理过的anchor以及图片H和W信息。AnchorTargetCreator类首先读取图片尺寸，然后剔除非图片范围的anchor，筛选出128个正样本和128个负样本，...
Faster-RCNN可以简单的看作一个“RPN网络+Fast-RCNN的系统,用RPN网络来代替Fast-RCNN中的selective srarch方法。网络结构如下。 网络中需要的参数: classConfig:def__init__(self):#用来计算anchor尺寸的self.anchor_box_scales = [128,256,512] self.anchor_box_ratios= [[1,1],[1,2],[2,1]]#缩放...