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...
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, ...
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!
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...
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...
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...
Faster R-CNN和SSD SSD可以说在边界框回归问题上完全参考RPN,包括损失函数,所以它们都用smooth L1损失。 YOLO,YOLOv2和YOLOv3 YOLO系列在边界框回归损失上用的是L2,并没有参考RPN。 其他损失 最后就是除了分类损失和回归损失外的其他损失函数,主要是起到辅助作用。
面关于Faster RCNN算法的描述中,正确的说法是哪个? A. Faster RCNN使用SVM进行目标类别分类 B. Faster RCNN的损失函数与RCNN相同,位置损失函数采用交叉熵 C. Faster RCNN主要是采用选择性搜索实现候选框提取 D. Faster RCNN使用一个卷积实现分类和位置微调 相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏 ...