Faster R-CNN的损失函数详解 1. Faster R-CNN的基本结构和原理 Faster R-CNN是一种用于目标检测的深度学习模型,它主要由以下几个部分组成: 卷积神经网络(CNN):用于提取输入图像的特征图。 区域提议网络(RPN):在特征图上滑动小窗口,预测每个位置上的多个候选区域(anchors)是否为前景以及它们的边界框回归偏移量。
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...
这两者都用来计算rpn层的损失函数。 损失函数是搞懂faster rcnn为什么能做目标检测这个计算机视觉任务的关键,要知道backbone等模型结构是通用的,目标检测、图像识别、图像分割都可以用同一个backbone去提取特征。他们之间很大的不同就是在于损失函数的设计。 那么损失函数起到什么作用呢?损失函数告诉神经网络错在哪里,通过...
R-CNN网络基础、Faster-RCNN原理与实现、目标检测算法、损失函数 253 -- 11:40 App 深入浅出多目标检测(3)—Faster RCNN 5235 23 16:01:12 App OpenCV+YOLO实时目标检测!终于有人能把OpenCV图像处理+YOLO目标检测讲的这么通俗易懂了,现在计算机视觉全套教程分享给大家。 421 -- 1:29:09 App 姿态估计!
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】 ROI Pooling 上文已经较为详细的讲述了RPN层,即我们图4.1中的①路径,接下来我们...
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 ...
Faster R-CNN是继R-CNN,Fast R-CNN后基于Region-CNN的又一目标检测力作。Faster R-CNN发表于NIPS 2015。即便是2015年的算法,在现在也仍然有着广泛的应用以及不俗的精度。缺点是速度较慢,无法进行实时的目标检测。 Faster R-CNN是典型的two-stage目标检测框架,即先生成区域提议(Region Proposal),然后在产生的Regi...
Faster RCNN的损失函数(Loss Function) Faster RCNN的损失函数(Loss Function)的形式如下: : Anchor[i]的预测分类概率; Anchor[i]是正样本时, ; Anchor[i]是负样本时, ; 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;...
介绍类别和边界框回归多任务函数
在 RCNN 算法中，我们需要根据 Selective Search 方法产生的候选框（proposal）从原图上裁剪出一个个小...