正常的 判别器loss 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。
mask-rcnn中检测分支性能下降调查 在增加mask分支后,mask loss权重设置为0,训练2k次,检测效果下降严重: 去除mask分支后,训练2k次,检测效果恢复: 目前正在调查是mask分支具体哪部分引起的问题,希望尽快找到问题症结所在。 经调查发现是如下分割分支导致的检测功能异常问题,可能反向传播的梯度过大: 该问题已经被解决了,...
直接进行3×3卷积参数量比较大,利用平静结构先转1×1卷积压缩通道数,再转为3×3进行卷积之后再转回1×1卷积将通道数返回来,目的是为了减少中间网络的参数量,同时可以提高检测效果,加深网络深度 identity_blok:由平静结构和残差边组成 结构里只有通道数不同,resnet101很多重复的 4.长宽压缩了两次C2、三次C3、四次...
,作用和 A-Softmax loss 中一样, 函数在 区间内递减,因此 增大角度 ,相当于减小余弦值。 ArcFace loss A-Softmax loss 和 AM-Softmax loss 最大不同在于一个是角度距离,一个是余弦距离。 优化角度距离比优化余弦距离对分类的影响更直接,因此 ArcFace loss 还是选择增大角度 ,但不是通过乘 而是加 ,避免了...
如前所述,mask过程事实上是可以拆分为两部分的,一方面在于训练数据上,通过mask比例可以调整训练模型时的输入信息,而另一方面,被mask的部分又会在loss部分用来提供模型真正学习到的内容。 陈丹琦她们将这二者分别命名为corruption以及prediction。直觉上,我们希望prediction尽可能大,但是corruption却需要调整一个合适的值。
; (M3) 在 MHSA 上带有 MEAT 掩码的Transformer,有drop-control loss ; (M4) 在 FFN 块的神经元上带有 MEAT 掩码的Transformer;(M5) 提出的 MEAT。可以看出,本文方法中采用的每个组成部分都始终如一地促进持续学习表现。 鉴于大多...
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...
该模型可以很好地捕捉边缘,从而更准确地分割目标。实验结果也验证了该方法的有效性。与原型Mask R-CNN相比,本文方法提高了整体分割精度,并且掩模分支的 loss 函数和 RPN 候选帧的 loss 函数下降速度比原始模型快。另外,检测的准确性也有很好的提高。 introduction...
简单的将两个任务合并,对loss取平均值会对结果造成影响,这说明两个任务并不是平行的。 Ablations on Image Classification Pre-training schedule pre-training schedule 可以看到,随着epoch数增多,精确度始终在上升,这说明MaskFeat对于ViT来说是非常难的任务,这一点和vedio正好相反,应该是由于vedio的信息冗余导致的。
很像Loss收敛曲线的小车速度分析 前置内容 PaperWeekly:理解神经网络函数高频成分的收敛率界限(许志钦)网络总是先学习低频再学习高频,DIP(Deep Image Prior)无监督去噪可以用这个准则解释。 Self2Self的随机mask形态与图像无关,两者相互独立。大量采样下,额外引入的bias会被抵消。 修复mask需要根据周围信息预测空缺值,这...