2️⃣ 局部视角:loss可以细分为回归损失(loss_reg)和分类损失(loss_cls)。🔍 从loss_reg来看:如果某些边界框(bbox)的回归结果在训练过程中持续抖动,难以与真实标注(gt)完美匹配,这可能导致loss_reg的收敛值。如果这些bbox的分类正确,但回归值导致误判为假正例(FP),则需要额外关注。如果回归值在可接受误差...
这就会导致loss_reg的收敛值。如果因为类别正确，bbox的回归值导致这个bbox被判定为FP，就需要额外关注...
reshape(-1, 4) # shape(B*H*W*num_anchors,4) if self.reg_decoded_bbox: # 如果是IoU loss类,要对预测框解码 anchors = anchors.reshape(-1, 4) bbox_pred = self.bbox_coder.decode(anchors, bbox_pred) # 解码 # 调用loss bbox loss_bbox = self.loss_bbox(bbox_pred,bbox_targets,...
百度试题 结果1 题目RPN中reg loss,即rpn_loss_bbox层计算的softmax loss,用于bounding box regression网络训练。 A. 正确 B. 错误 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
高= 两个bbox中最小的 - 两个bbox中最大的 (需要使用clamp成0,防止越界) 然后交集区域面积 求出并集区域面积: union = (w1h1 + w2h2) - inter,因为并集union要作为分母,所以要考虑是0的情况,所以需要加一个很小的常数 计算iou, import torch ...
和Nreg的解释在RPN训练过程中如下(之所以以RPN训练为前提因为此时batch size = 256,如果是fast rcnn,batchsize = 128): 所以 就是outside_weights,没有前景(fg)也没有后景(bg)的为0,其他为1/(bg+fg)=Ncls。 代码: def _smooth_l1_loss(self, bbox_pred, bbox_targets, bbox_inside_weights, bbox...
"bbox": [302.0, 227.0, 24.0, 13.0], "iscrowd": 0, "attributes": { "occluded": false }}, Issue: Total loss: Loss_box_reg: My prediction scoreexample for positive cases: scores: tensor([0.0901, 0.0862, 0.0737, 0.0697, 0.0679, 0.0670, 0.0668, 0.0665, 0.0664, ...]) Help me...
RPN中reg loss,即rpn_loss_bbox层计算的softmax loss,用于bounding box regression网络训练A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学
修改了shuffle设置为false,训练测试,loss_bbox_cls,loss_bbox_reg,loss随着迭代越来越大,最终变成nan,多次测试,出现nan的位置不同,均为第一轮:[ 580/3308] 时出现一次,[ 80/3308]出现一次,[ 20/3308]出现一次 Collaborator jerrywgz commented Jun 9, 2021 可以麻烦提供下少量的复现数据和配置文件吗 Author...
pos_inds=labels>0ifself.reg_class_agnostic:pos_bbox_pred=bbox_pred.view(bbox_pred.size(0),4)[pos_inds]else:pos_bbox_pred=bbox_pred.view(bbox_pred.size(0),-1,4)[pos_inds,labels[pos_inds]]losses['loss_bbox']=self.loss_bbox(pos_bbox_pred,bbox_targets[pos_inds],bbox_...