问什么是total_loss，loss_cls等EN这些指标是在训练循环的每一次迭代中打印出来的。最重要的是损失值，...
_smooth_l1_loss(rpn_bbox_pred, rpn_bbox_targets, rpn_bbox_inside_weights, rpn_bbox_outside_weights, sigma=sigma_rpn, dim=[1, 2, 3]) # RCNN, class loss cls_score = self._predictions["cls_score"] #(256,num_classes) label = tf.reshape(self._proposal_targets["labels"], [-1...
,如此分类和回归两个loss的权重基本相同。 在代码中, , , ,如此分类和回归两个loss的权重也基本相同。 Loss 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 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._predi...
● 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...
还是在2015年,Kaiming He 和 Ross Girshick 等人提出了faster RCNN,将region proposals算法由Selective Search改为RPN,RPN是一个全连接网络,可以在与fast RCNN共享卷积层的前提下加快region proposals时间,并与fast RCNN一起进行端到端训练。 经过faster RCNN的改进,目标检测的所有阶段已经全都可以使用GPU进行训练。
I0530 08:54:19.183145 10143 solver.cpp:245] Train net output #1: rpn_loss_bbox = 0.071999 (* 1 = 0.071999 loss) I0530 08:54:19.183148 10143 sgd_solver.cpp:106] Iteration 22000, lr = 0.001 通过发现,我们只需获得 Iteration 和loss就行 ...
2020-12-22 18:59:20,002-INFO: iter: 0, lr: 0.000001, 'loss_cls_0': '7.239295', 'loss_loc_0': '0.004803', 'loss_cls_1': '2.924091', 'loss_loc_1': '0.001301', 'loss_cls_2': '2.735808', 'loss_loc_2': '0.001601', 'loss_rpn_cls': '30.671740', 'loss_rpn_bbox': '...
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" ...
RPN这部分只计算label不为-1的部分的损失总共应该是RPN_BATCHSIZE=256个,把它对应的label和rpn_cls_score都选出来计算交叉熵。 faster rcnn的就直接算好了,因为roi和他对应的标签都已经在_proposal_target的时候经过筛选为BATCH_SIZE=128了。 对所有的anchor(一张图固定的RPN_BATCHSIZE=256,对应的Ncls=256)或者...
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。