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...
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】
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...
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...
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 ...
介绍类别和边界框回归多任务函数
在Faster RCNN基础上,将backbone替换为ResNet50或ResNet101,涉及部分细节的改动,我们放在本文的细节部分进行描述。 1.1.4 FPN 在Faster RCNN-ResNet基础上,引入FPN(特征金字塔网络)模块,利用CNN网络天然的特征金字塔特点,模拟图像金字塔功能,使得RPN和Fast RCNN可以在多个尺度级别(scale level)的feature map上分别预测...