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...
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...
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...
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-...
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
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...
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...
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...