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
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...
● 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...
在论文中, N_{cls}=256 , N_{reg}=2400 , \lambda=10 ,如此分类和回归两个loss的权重基本相同。在代码中, N_{cls}=1 , N_{reg}=N_{cls} , \lambda=1 ,如此分类和回归两个loss的权重也基本相同。 Loss def _add_losses(self, sigma_rpn=3.0): with tf.variable_scope('LOSS_' + self._...
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。
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[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:...
回归损失只计算对应的区域是目标label>0的损失,这个是通过参数rpn_bbox_inside_weights和bbox_inside_weights实现的,前者只把rpn的anchor中label=1为前景的权重设为1,其他的为0;后者把rcnn中roi的label>0的目标的权重设为1,其实对应的是这一项里面的pi*.至于剩下的参数λ和Nreg论文和代码有出入。先说自己的理...
RetinaNet可以看成RPN的多分类升级版,和RPN一样,RetinaNet的backbone也是采用FPN,anchor机制也是类似的,毕竟都属于RCNN系列作品。RetinaNet的整体架构如图2所示,包括FPN backbone以及detection部分,detection部分包括分类分支和预测框分支。 图2 RetinaNet的整体架构 Backbone RetinaNet的backbone是基于ResNet的FPN,FPN在原始的CN...
A Loss Function for Learning Region Proposals 训练RPN时,只对两种anchor给予正标签:和gt_box有着最高的IoU && IoU超过0.7。如果对于 所有的gt_box,其IoU都小于0.3,则标记为负。损失函数定义如下: 其中i为一个mini-batch中某anchor的索引,pi表示其为目标的预测概率,pi*表示gt_box(正为1,否则为0)。