用deberta做token classification的时候遇到这个问题,output是512,标签也是512,计算每一个dimension的loss然后平均,但是output 512里面有不少是由于sentences里的max length导致不得不padding进来的,因此这部分padding的部分的loss要mask掉才行: mask loss bce = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=False,reduc...
loss在2.6到3.4之间来回上下波动。注意,在tensorboard中,最好将Smoothing值调整为0,如果使用了Smoothing将比较难观察到loss的波动趋势,这里以Smoothing为0.999为例,还是展示判别器损失: 这个时候容易误判为判别器loss在稳步下降。不过实际上可以发现这个"下降"从3.25降到了3.05,所以本质上还是小范围波动。 生成器loss loss...
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；...
重建loss只作用在mask token上,这会提升0.5个点,这个设计使得image token和mask token的解耦更加彻底,试想一下,如果image token也计算重建loss,这会导致encoder的输出和decoder没办法完全解耦,image token的重建loss梯度会回传到encoder上,导致encoder将一部分注意力分散到了重建任务上,增加了encoder的学习难度。 image ...
Category Branch:Category Branch负责预测物体的语义类别,每个网格预测类别S×S×C,这部分跟YOLO是类似的。输入为Align后的S×S×C的网格图像,输出为S×S×C的类别。这个分支使用的损失函数是focal loss。 Mask Branch:预测instance mask的一个直观方法是类似语义分割使用FCN,但FCN是具有空间不变性(spatiallly invaria...
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。
很简单高效啊 ,一顿操作猛如虎,loss变0了 ,很明显发生了泄漏。 然后,我们反思理解了原因,其实Bert就是把这个词给<mask>掉预测这个词是什么,再往里面探本质是要学习一个attention map或者说similaritymatrix,学习<mask>的单词和其他单词的相似性,我们让对角线元素为0的做法犯了两个错误:第一个 自己和自己的相似...
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...
本文章主要讲解,应用 MaskRCNN 模型实现 Color Splash(色彩大师)的效果以及 Mask RCNN 模型的技术要点包括训练数据,主干网络,Region Proposal 生成,ROIAlign,基于 FCN 网络的 mask 特征,以及 Mask 的 Loss 函数计算。 Mask RCNN 应用示例 本节主要介绍应用 Mask RCNN 模型实现 Color Splash(色彩大师)的效果,识别...
实例分割–Mask RCNN详解(ROI Align / Loss Fun) 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 目标检测、语义分割与实例分割: 实例分割是一种在像素层面识别目标轮廓的任务,相比其他相关任务,实例分割是较难解决的计算机视觉任务之一: 分类:这张图像中有一个气球。