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...
从loss_reg来看：可以找到一些训练样本的bbox的回归处于抖动状态，很难和gt完美贴合，实际上所有目标不太...
可能因为本身数据集标注的问题。比如同样的样本，标注不同。可能因为loss函数的设计问题，考虑不全造成loss...
loss_rpn_box_reg is nan#1128 Closed fmassamentioned this issueJul 29, 2019 Loss is nan#1176 Closed This was referencedMay 19, 2020 Raise error if target boxes are degenerate in Faster R-CNN#2240 Closed NaN Loss for FasterRCNN on Multiclass Object Detection on Custom Dataset COCO#2235 ...
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 solve this problem Versions Versions: PyTorch version: 2.0.0+cu117 Is debug...
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
回归损失函数: reg_loss(回归预测一个具体的数值,真实的一个具体值),比如我要预测一个矩形框的宽高,一般来说可以使任意值。一 pytorch 前馈loss不变化 pytorch 深度学习 损失函数 反向传播 转载 数码墨鱼 2023-11-01 20:24:47 71阅读 pytorch 训练loss 进入瓶颈 pytorch训练loss不变 当我们训练一个神经...
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
回归损失函数:reg_loss(回归预测一个具体的数值,真实的一个具体值),比如我要预测一个矩形框的宽高,一般来说可以使任意值。一般的回归会将预测的值设计到一个较小的范围比如0~1范围内,这样可以加速模型收敛,要不然模型前期预测的数值“乱跳”,出现波动的情况。一般有L1 Loss、L2 Loss、Smooth L1 Loss,以及在一些...
本文主要讲解CenterNet的loss,由偏置部分(reg loss)、热图部分(heatmap loss)、宽高(wh loss)部分三部分loss组成,附代码实现。