一、make_rpn_loss_evaluator() RPN的loss文件在your_project/maskrcnn_benchmark/modeling/rpn/loss.py文件中,我们首先看到make_rpn_loss_evaluator()函数: # RPN模块是通过调用这个函数 用于 计算loss的defmake_rpn_loss_evaluator(cfg,box_coder):# 匹配器 用于给Proposals分配真实的标签matcher=Matcher(cfg.MOD...
TensorFlow目标检测API中这些损失(loss)代表含义是什么? RPN(Region Proposal Network)区域候选网络损失: 1. Losses/Loss/RPNLoss/localization_loss:RPN的本地化损失或边界框回归器的损失 2. Losses/Loss/RPNLoss/objectness_loss:分类器的损失,分类器是对边界框是感兴趣的对象还是背景进行分类 最终分类损失: 3. L...
My RPN is defined as: rpn = rpn.RegionProposalNetwork(rpn_anchor_generator, rpn_head,rpn_fg_iou_thresh, rpn_bg_iou_thresh, rpn_batch_size_per_image, rpn_positive_fraction,rpn_pre_nms_top_n, rpn_post_nms_top_n, rpn_nms_thresh,training) rp...
实际上,Faster R-CNN中Loss由Fast R-CNN的Loss和RPN的Loss两块构成: L=L_{RPN\_cls}+\lambda L_{RPN\_reg}+L_{FastRCNN\_cls}+\mu L_{FastRCNN\_reg} 2.2 YOLOv1(2015) 参考: ● Paper:You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection ● Code:https://github.com/abeardear/pytor...
上述规则将 anchor 标记分类(anchor_target_layer 实现),正样本都有对应的 gt 用于计算 bbox-regression 损失,同时正负样本本身又可以用于计算 objectness loss,直接将每个 anchor 对应的 predict 带入计算即可。没有用到的 anchor(标记为 -1),计算 loss 的时候被忽略。另外,RPN 没有 classification 损失。
Fast RCNN在训练分类器, Faster R-CNN在训练RPN时,都会从N = 1或2张图片上随机选取mini_batch_size/2个RoI或anchor, 使用正负样本的比例为1:1。若正样本数量不足就用负样本填充。使用这种方法的人应该也很少了。从这个方法开始, 包括后面列出的都是online...
HTC和TSD在目标检测任务中首次提出了区域建议网络），该任务由区域建议网络和分类器组成。rpn生成大量的...
在之前的目标检测器中,two-stage的网络依靠RPN普遍取得更好的结果,因为此结构有效地缓解了类不平衡问题。第一个stage生成一个稀疏的候选目标框位置,迅速地将候选目标区域减小到了一个很小的数量,过滤了几大部分的背景样本,第二阶段使用CNN对每个候选框进行前景或背景的分类。与之相对,One stage检测器可以被应用于常...
因为rpn只有两类，目标和背景。而单阶段的有C+1类，相比rpn每一类的样本数就更加不平衡了，尤其对C个...
[06/08 16:58:12] ppdet.engine INFO: Epoch: [0] [ 0/3308] learning_rate: 0.000025 loss_rpn_cls: 0.698832 loss_rpn_reg: 0.319019 loss_bbox_cls: 1.223035 loss_bbox_reg: 0.000154 loss: 2.241040 eta: 13:33:58 batch_cost: 1.2303 data_cost: 0.0002 ips: 0.8128 images/s [06/08 16:...