1./sigma_2)))in_loss_box=tf.pow(in_box_diff,2)*(sigma_2/2.)*smoothL1_sign \+(abs_in_box_diff-(0.5/sigma_2))*(1.-smoothL1_sign)out_loss_box=bbox_outside_weights*in_loss_box
3. Loss函数的设计 这里使用了两种loss函数,CrossEntropy Loss(交叉熵损失) 用于分类,Smooth L1 Loss 用于回归,注意在RPN和RoIHead中,回归损失均只针对正样本计算。 这里,Smooth L1 Loss 的实现有个技巧,通过给正负样本设置不同的损失权重,其中负样本权重为0,正样本权重为1,这样就可以忽略负样本的回归损失。 Smoo...
Smooth_L1误差,对outlier不敏感,而smooth_L1的定义如下: 总代价Loss为两者加权和,如果分类为背景则不考虑定位代价: 04 图像中心化采样(image central sampling) (1)R-CNN和SPPnet中采用RoI-centric sampling 从所有图片的所有候选区域中均匀取样,这样每个SGD的mini-batch中包含了不同图像的样本,不同图像之间不能共...
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 _smooth_l1_loss(bbox_pred, bbox_targets, bbox_inside_weights, bbox_outside_weights, sigma=1.0, dim=[1]): #RPN训练时,σ = 3(Faster-rCNN训练时,σ = 1) sigma_2 = sigma ** 2 #ti -...
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 目标检测之Loss 这一节主要介绍faster rcnn中的误差,faster rcnn的误差可以分成两个部分,rpn Loss和fast rcnn Loss。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...
Faster R-CNN的总的loss函数描述如下: 贡献 Region Proposal Network (RPN),几乎没有消耗的生成proposal 从R-CNN到Faster RCNN,一个目标检测系统的大部分独立模块,如proposal生成、特征提取、边界框回归等,都逐渐集成到一个统一的端到端学习框架中。 Faster R-CNN 采用与 Fast R-CNN 相同的设计,只是它用内部深...
faster rcnn官方代码 faster rcnn loss 网络输出获得了我们看create_architecture剩余的部分: 主要就是计算损失的部分_add_losses: 整体的公式是这样的: 分别介绍一下: 分类损失: RPN这部分只计算label不为-1的部分的损失总共应该是RPN_BATCHSIZE=256个,把它对应的label和rpn_cls_score都选出来计算交叉熵。
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...