加速模型的收敛并提高性能；三是mask loss只计算K个采样随机点而不是整张图，节省了三倍的训练内存；...
只对mask词做loss计算，非mask词相当于是本身信息完全暴露出来了，预测没有难度。
Loss 设计:Loss 由分类损失、边界框回归损失和 mask 损失三部分组成。其中分类损失和边界框回归损失同 SSD,mask 损失为预测 mask 和 ground truth mask 的逐像素二进制交叉熵。 Mask 裁剪:为了改善小目标的分割效果,在推理时会首先根据检测框进行裁剪,再阈值化。而在训练时,会使用 ground truth 框来进行裁剪,并...
3.损失计算中的mask 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...
loss在3.0到3.6之间来回上下波动。类似的,观察Smoothing为0.999时的情况: 给人的感觉是生成器loss一直在往上跑,可能会怀疑生成器没在进一步学习;但实际上仔细看容易发现只是从3.25跑到了3.35,依旧是在一个小区间内波动,生成器的能力确实是在继续逐步增强的。
3.Loss 包括类别损失和mask损失,类别损失是Focol loss,mask损失是Dice loss。 4.Mask Rcnn和Solo对比 5.参考资料 http://www.360doc.com/content/20/1027/19/72090593_942674954.shtml 三、Solov2 1.基本原理 Solov2是2020年的模型,是在Solo上做的改进,改进包括1)mask生成的head,从预测掩膜tensor改成预测掩...
为了验证Focal Loss的有效性,作者设计了一个简单的one-stage目标检测器——RetinaNet,如下图所示: 图11. RetinaNet网络架构在前馈ResNet架构之上使用了一个特征金字塔网络(FPN)backbone(a),以产生一个丰富的、多尺度的卷积特征金字塔(b)。在这个backbone网络上,RetinaNet附加了两个子网络,一个用于分类anchor box(c),...
mask Loss 只定义在了正例的RoIs上。 在该文章中RPN和 mask分支,训练时,不共享特征;对于前边的特征提取,RPN和mask共享基础网络结构。 (3)使用FCN对RoI进行实例分割 使用FCN对RoI生成的每一个mask进行pixel2pixel的预测。mask编码了输入目标的空间分布。
如何对loss进行mask pytorch官方教程中有一个Chatbot教程,就是利用seq2seq和注意力机制实现的,感觉和机器翻译没什么不同啊,如果对话中一句话有下一句,那么就把这一对句子加入模型进行训练。其中在训练阶段,损失函数通常需要进行mask操作,因为一个batch中句子的长度通常是不一样的,一个batch中不足长度的位置需要进行填...
网络输入:输入tensor增加到了7个之多(图上画出的6个以及image_meta),大部分是计算Loss的标签前置 损失函数:添加了5个损失函数,2个用于RPN计算,2个用于最终分类回归instance,1个用于掩码损失计算 原始标签处理:推理网络中,Proposeal筛选出来的rpn_rois直接用于生成分类回归以及掩码信息,而training中这些候选区需要和图...