loss_box=tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(out_loss_box,axis=dim))returnloss_box 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...
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 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}=...
faster rcnn最后的误差是rpn Loss和fast rcnn Loss之和。 rpn Loss和fast rcnn Loss的前向传播过程基本一致,它们都包含分类误差和定位误差,分类误差使用交叉熵分类误差(CrossEntropy),定位误差使用Smooth L1误差。 在Loss传播过程中,有一个比较关键的地方是,如何将网络的预测与真实地面框相联系起来,这也是误差计算...
Faster-rcnn中RPN网络的损失函数为分类损失与回归损失的总和,其表达式如下: 分类损失使用交叉熵损失函数计算,需要注意的是分类损失计算的是所有样本的平均损失, 参数就是样本总数量,隐含在输入参数中,通常为256。 回归损失则使用上述的Smoooh L1 Loss计算,这里我们以此源码中的Smooth L1 loss实现为例进行说明: def _...
第一步:在训练过程中,RPN和Fast R-CNN融合到一个网络; 第二步:在每一次SGD迭代,当训练Fast R-CNN检测器时,前向传播生成region proposals; 第三步:反向传播正常进行,在共享层,反向传播将来自RPN的loss和Fast R-CNN的损失融合起来; ③ non-approximate joint training 非近似联合训练 ...
前面有关FasterRCNN的解析可以被总结为: 周威:深度解析Faster RCNN(1)---咱们先实战23 赞同 · 20 评论文章 周威:深度解析Faster RCNN(2) ---anchor70 赞同 · 27 评论文章 本文将从loss角度出发,来解析FasterRCNN的精髓。 4.从loss到全局解析
由于要写论文需要画loss曲线,查找网上的loss曲线可视化的方法发现大多数是基于Imagenat的一些方法,在运用到Faster-Rcnn上时没法用,本人不怎么会编写代码,所以想到能否用python直接写一个代码,读取txt然后画出来,参考大神们的博客,然后总和总算一下午时间,搞出来了,大牛们不要见笑。
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...
一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法(R-CNN,Fast R-CNN, Faster R-CNN等),它们是two-stage的,需要先通过算法产生目标候选框,也就是目标位置,然后再对候选框做分类与回归。 而另一类是Yolo,SSD这类one-stage算法,其仅仅使用一个卷积神经网络CNN直接预测不同目标的类别与位置。
Netscope的优点是显示的网络模型简洁,而且将鼠标放在右侧可视化的网络模型的任意模块上,会显示该模块的具体参数。图1以Faster R-CNN中ZF模型的train.prototxt文件为例 可视化图像特征 关于图像的可视化,我也使用过两种两种方式: 修改demo.py代码输出中间层结果