● 对象预测(cls/分类)使用交叉熵损失,位置预测(reg/回归)使用Smooth L1 Loss:smooth _{L1}(x)= \begin{cases}0.5 x^{2} & if \mid x \mid < 1\\\mid x \mid-0.5 &otherwise\end{cases} x= t_{i}- t_i^ \star。 实际上,Faster R-CNN中Loss由Fast R-CNN的Loss和RPN的Loss两块构成: L...
但是,SPP Net仍然没有解决目标检测算法不能端到端训练的缺点。 同年,Ross Girshick提出fast RCNN,fast RCNN借鉴SPP Net 使用RoI Pooling 将不同尺寸的region-wise feature map映射成固定维度的输出,同时,将使用SVM进行分类该成使用softmax层进行分类,最后,将边框回归集成到CNN中,添加一个与cls layer同级的reg laye...
AI代码解释 def_add_losses(self,sigma_rpn=3.0):withtf.variable_scope('LOSS_'+self._tag)asscope:#RPN,classlossrpn_cls_score=tf.reshape(self._predictions['rpn_cls_score_reshape'],[-1,2])rpn_label=tf.reshape(self._anchor_targets['rpn_labels'],[-1])rpn_select=tf.where(tf.not_equal(...
iter: 60 / 80000, total loss: 0.3959, rpn_loss_cls: 0.1608, rpn_loss_box: 0.2351, loss_cls: 0.0000, loss_box: 0.0000, lr: 0.001000 speed: 0.240s / iter iter: 70 / 80000, total loss: 0.2651, rpn_loss_cls: 0.1698, rpn_loss_box: 0.0954, loss_cls: 0.0000, loss_box: 0.0000, lr...
这里分类误差是cross entropy loss计算公式如下: 因此,计算分类层损失需要以下量: 预测的类别标签和bounding box的回归系数(它们是分类网络的...等),输出cls_prob概率向量;同时再次利用bounding box regression获得每个proposal的位置偏移量bbox_pred,用于回归更加精确的目标检测框 目标检测MMDetection ,可以提高RPN模块...
input: 元组,(rpn_cls_prob, rpn_bbox_pred, im_info, cfg_key) 其中rpn_cls_prob:分类分支的输出,shape(batch, 18, 37, 50) rpn_bbox_pred:回归分支的输出,shape(batch, 36, 37, 50) im_info:图像的宽跟高 cfg_key:模型正处于哪种模式,值为“TRAING” or "TEST" ...
两阶段检测器首先通过区域建议机制(如选择性搜索或RPN)生成目标建议,然后根据这些建议执行特征图的空间提取,以便进一步预测。由于这个建议机制,大量的背景样本被过滤掉了。在之后,大多数两阶段检测器的分类器在前景和背景样本的相对平衡的分布上进行训练,比例为1:3。
I0530 08:54:19.183137 10143 solver.cpp:245] Train net output #0: rpn_cls_loss = 0.101713 (* 1 = 0.101713 loss) I0530 08:54:19.183145 10143 solver.cpp:245] Train net output #1: rpn_loss_bbox = 0.071999 (* 1 = 0.071999 loss) ...
_anchor_targets['rpn_labels'], [-1]) rpn_select = tf.where(tf.not_equal(rpn_label, -1)) rpn_cls_score = tf.reshape(tf.gather(rpn_cls_score, rpn_select), [-1, 2]) rpn_label = tf.reshape(tf.gather(rpn_label, rpn_select), [-1]) rpn_cross_entropy = tf.reduce_mean( tf....
classRPN_CLS_Loss(nn.Module):def__init__(self, device):super(RPN_CLS_Loss,self).__init__()self.device = device defforward(self, input, target):y_true = target[0][0]cls_keep = (y_true != -1).nonzero(...