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...
[06/10 14:22:41] ppdet.engine INFO: Epoch: [11] [ 0/30] learning_rate: 0.000020 loss_rpn_cls: 0.567019 loss_rpn_reg: 0.023953 loss_bbox_cls: 0.040032 loss_bbox_reg: 7839933506159474397765714313216.000000 loss: 7839933506159474397765714313216.000000 eta: 0:00:06 batch_cost: 0.2382 data_cost...
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._tag) as scope: # RPN, class loss rpn_cls_score = tf.reshape(self._predictions['rpn_cls_score_...
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 题目标签:网络训练计算如何将EXCEL生成题库手机刷题 如何制作自己的在线小题库 > 手机使用 分享 反馈 收藏 举报 参考答案: B 复制 纠错
为了训练RPN,我们为到每个锚分配了一个二进制类标签(是否包含对象)。我们为两种锚点分配一个正标签: 1)锚点与某个真实框的交并比最高 2)锚点与任意一个真实框的交并比超过0.7 需要指明的是,一个真实框可能会对应多个正锚点。通常第二个条件就是正样本的数量;但我们仍然采用第一个条件,在一些罕见的情况下,第二...
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...
"loss_rpn_box_reg" ] ), meters.get_metric(metric_names=["time", "data"]), ], iteration, ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 还需要给meters添加get_metric方法,这个比较简单,关于库函数的导入这里也不罗嗦了,需要特别提醒的一点是必须要进行is_mai...
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。
在RetinaNet中同样也采用了RPN网络中的anchor机制。特征金字塔中不同层对应着不同面积的anchor,从p_3层到p_7层,对应的anchor面积从32^2变到512^2: {p_3:32^2,p_4:64^2,p_5:128^2,p_6:256^2,p_7:512^2} ,然后每层对应3种不同宽高比的anchor,宽高比分别为 {1:2, 1:1, 2:1} ,所以每层...