DataNode主 要用来存储数据文件，因为文件可能巨大无比（大数据，大于1TB），HDFS将一个文件分割成一个个...
在3D点云场景中插入一些3D object,这些插入的3D object也要投影到图像上,但是不是全部投影上去,有一个随机百分百的Dropout,随机投影到图像上一些点,按照作者的说法,这样可以模拟在Sequential fusion中图像漏检的情况
🔍 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范围内,可以忽略这些样本。🔍 从loss_cls来看:难以训练的正样本和负样本可能导...
Fast R-CNN网络有两个同级输出层(cls score和bbox_prdict层),都是全连接层,称为multi-task。 ① clss_core层:用于分类,输出k+1维数组p,表示属于k类和背景的概率。对每个RoI(Region of Interesting)输出离散型概率分布 通常,p由k+1类的全连接层利用softmax计算得出。 ② bbox_prdict层:用于调整候选区域...
)就会对cls_loss造成影响,这就是一个矛盾的现象。而且和a、b、c对应的大小有很大关系。当设置成( )的时候关键点的精度真的是惨不忍睹,几乎没法用。当设置成( )的时候,loss到了同样一个数量级,landmarks的精度确实是上去了,但是score却不怎么让人满意。如...
分类损失(cls_loss):该损失用于判断模型是否能够准确地识别出图像中的对象,并将其分类到正确的类别中。 置信度损失(obj_loss):该损失用于衡量模型预测的框(即包含对象的矩形)与真实框之间的差异。 边界框损失(box_loss):该损失用于衡量模型预测的边界框与真实边界框之间的差异,这有助于确保模型能够准确地定位对象...
)就会对cls_loss造成影响,这就是一个矛盾的现象。而且和a、b、c对应的大小有很大关系。当设置成( )的时候关键点的精度真的是惨不忍睹,几乎没法用。当设置成( )的时候,loss到了同样一个数量级,landmarks的精度确实是上去了,但是score却不怎么让人满意。如果产生了这种现象,就证明了这个网络结构在设计的时候出...
clsloss 表示置信度 score 的 loss,boxloss 表示预测框位置 box 的 loss,landmarksloss 表示关键点位置 landmarks 的 loss。 那么[Math Processing Error]a,[Math Processing Error]b,[Math Processing Error]c这几个权值,究竟应该设置...
clsloss表示置信度score的loss，boxloss表示预测框位置box的loss，landmarksloss表示关键点位置landmarks的...
cls_cost=dict(type='FocalLossCost', weight=2.0), reg_cost=dict(type='BBox3DL1Cost', weight=0.25), iou_cost=dict(type='IoUCost', weight=0.0),# Fake cost. This is just to make it compatible with DETR head. pc_range=point_cloud_range))) 不...