几个参数的含义:pcij表示预测的heatmaps在第c个通道(类别c)的(i,j)位置的值,ycij表示对应位置的ground truth,N表示目标的数量。ycij=1时候的损失函数容易理解,就是focal loss,α参数用来控制难易分类样本的损失权重;ycij等于其他值时表示(i,j)点不是类别c的目标角点,照理说此时ycij应该是0(大部分算法都是...
表示对应关键点的尺度。(4)最后,使用WAHR给不同难易样本添加权重,类似分类任务中的focal Loss。 对于常规的高斯核heatmap ground truth来说,如下图所示: Scale-Adaptive Heatmap Regression 对于加了scale map的heatmap ground truth来说,变成了如下图所示公式:对应ground truth的关键点位置施加不同...
我们知道,不同尺度的FPN所对应预计的实际的物体Size是不一致的,高层的特征图预测较大的物体,底层的特征层预测较小的物体,通过在不同的特征图铺设大量的先验的anchor,再利用利用IoU阈值来分配样本,并且利用Focal loss平衡分类的Loss问题。上述这种方法,正负样本分配十分暴力,这也导致了正负样本的分配不均衡,回到FCOS的...
很自然地可以发现,本文的方法将关键点定位问题转化为了分类问题,因而目标函数可以使用相较于L2(MSE) Loss 性质更优的分类loss,简单起见本文使用了交叉熵。 一点私货:将定位问题转化为分类问题其实之前已经有大量的工作,比如Generalized Focal Loss工作中提出的Distribution Focal Loss,便是利用向量分布来表征bbox坐标点的...
其中pattern是要替换的字符，replacement是替换成的字符，x是对应的string或string vector。HasStatic
Since an input image contains limited targets, defining anchors on multiple layers can generate massive easy negative samples, which will bias the classification branch supervised by the cross-entropy loss. To alleviate this, Lin et al. [11] designed the focal loss to reduce the loss of well-...
一点私货:将定位问题转化为分类问题其实之前已经有大量的工作,比如Generalized Focal Loss工作中提出的Distribution Focal Loss,便是利用向量分布来表征bbox坐标点的位置,在轻量和精度上均取得了优异的成绩,也衍生出了有名的开源项目Nanodet。 更进一步 上面所述的SimDR存在一个问题,即作为分类问题标签是one-hot的,除了...
sigmoid(), output["wh"], output["reg"] c_loss = focal_loss(hm, batch_hms) wh_loss = 0.1 * reg_l1_loss(wh, batch_whs, batch_reg_masks) off_loss = reg_l1_loss(offset, batch_regs, batch_reg_masks)loss += c_loss + wh_loss + off_lossc_loss_all += c_loss...
一点私货:将定位问题转化为分类问题其实之前已经有大量的工作,比如Generalized Focal Loss工作中提出的Distribution Focal Loss,便是利用向量分布来表征bbox坐标点的位置,在轻量和精度上均取得了优异的成绩,也衍生出了有名的开源项目Nanodet。 更进一步 上面所述的SimDR存在一个问题,即作为分类问题标签是one-hot的,除了...
1、Centernet中的heatmap是多标签分类吗(即某个像素点的多个通道值不互斥) 2、关于focal loss 为什么只在存在标签的heatm…显示全部 关注者2 被浏览175 关注问题写回答 邀请回答 好问题 添加评论 分享 1 个回答 默认排序 写回答 下载知乎客户端 与世界分享知识、经验和见解 相关...