loss = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits( labels=target_class_ids, logits=pred_class_logits) # [batch, num_rois] # Erase losses of predictions of classes that are not in the active # classes of the image. loss = loss * pred_active # [batch, num_rois]~{0, 1} * [...
btw，在 pytorch 的 Embedding 和 Loss 中也有对 padding 值的设置：# padding_idx (int, optional):...
用于评估目标边界框的预测精度,通常采用Smooth L1 Loss等回归损失函数。Smooth L1 Loss结合了L1 Loss和L2 Loss的优点,在边界框的预测中表现出较好的性能。 3. 掩码损失(Mask Loss) 用于评估实例分割的精度,通常采用平均二进制交叉熵损失(Average Binary Cross-Entropy Loss)。对于每个RoI,模型会预测一个与类别数量相...
1. 使用torch.nn.CrossEntropyLoss(ignore_index)函数: CrossEntropyLoss函数中的ignore_index参数可用于指定忽略的目标类别的索引。在seq2seq模型中,我们可以将目标序列中的填充符号索引指定为ignore_index,然后计算损失函数时,PyTorch会自动忽略这些填充符号的损失。 ```python criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss(...
既然说到序列填充,我们知道我们不只是要填充需要输入到Encoder中的数据,同时也要填充用于计算loss的数据,即target data。填充的方式和前面的并没有什么区别,只是在计算损失的时候需要注意一些事项。 按照常用的teach forcing的训练方式,我们将Encoder得到的最后一步的hidden state作为Decoder的初始状态,然后构造起始数据,将...
"""Mask binary cross-entropy loss for the masks head. target_masks: [batch, num_rois, height, width]. A float32 tensor of values 0 or 1. Uses zero padding to fill array. target_class_ids: [batch, num_rois]. Integer class IDs. Zero padded. ...
举个例子:假设某个ROI的ground-truth类别是K3,那么该ROI的Lmask只和K3类别对应的mask相关,其他mask都不会对Lmask产生影响。**另外因为一个mask包含多个像素点,所以这里Lmask是每个像素点的交叉熵损失的均值,这也是文章中将Lmask称为average binary cross-entropy loss的原因。
prediction. If the i-th token is chosen, we replace the i-th token with (1) the [MASK] token 80% of the time (2) a random token 10% of the time (3) the unchanged i-th token 10% of the time. Then, Ti will be used to predict the origi...
对每个RoI的mask分支,其输出维度为Km*m。其中K表示对m*m的图像编码K个二分类mask,每一个mask有K个类别。所以需要应用单像素的sigmoid进行二分类,并定义Lmask为平均二分类cross-entropy loss。对于类别为k的RoI,Lmask定义在第k个掩膜(其他掩膜输出对loss没贡献)。
1. LOSS fuction 多任务损失函数对于每一个ROI,L=L_cls+L_box+L_mask.其中L_cls和L_box与Faster R-CNN一样。mask分支对每一个ROI有Km^2维输出。表示分辨率为m*m的K个二值mask。K是类别数,每一类一个。对每个像素实行一个sigmoid,定义L_mask是平均二值cross-entropy loss。对于一个ROI的ground truth ...