mask the loss 面具的损失
Loss Masking 作用:只计算真正需要的损失! 示例:NLP 任务中的损失计算 importtorchimporttorch.nn.functionalasFtargets=torch.tensor([1,2,0,-100])# -100 代表填充部分predictions=torch.tensor([[0.1,0.7,0.2],[0.3,0.4,0.3],[0.2,0.2,0.6],[0.5,0.2,0.3]])loss=F.cross_entropy(predictions,targets,ign...
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...
2. Experimental results show that proposed algorithm supports the compressing of multiple arbitrary shape ROI images from loss to lossless compression with configurable ROI priority. The generated bit stream could be truncated at any place, and the decoder can still decode image and ROI mask informati...
1、mAP虽然综合考虑了平均模型准确度,使得模型优劣的评判标准不随confidence_th和IoU_th取值变化而变化。 但在工程应用中,物体是否被正确检测到,还是需要具体的confidence_th和IoU_th,工程上更关心在固定的confidence_th和IoU_th下的准确率。 2、在工程应用中,根据对于confidence和IoU的侧重不同,来设计loss函数。
这样将分类和mask生成分解开来。这与利用FCN进行语义分割的有所不同,它通常使用一个per-pixel sigmoid和一个multinomialcross-entropy loss,在这种情况下mask之间存在竞争关系;而由于我们使用了一个per-pixelsigmoid 和一个binaryloss,不同的mask之间不存在竞争关系。经验表明,这可以提高实例分割的效果。
目前只清楚<eos>放在结尾,是生成的停止标志 请问另外几个token分别代表啥意思?加在哪个位置? Btlmd commentedon Nov 8, 2023 Btlmd ZhiZhongWan commentedon Apr 21, 2024 ZhiZhongWan Sign up for freeto join this conversation on GitHub.Already have an account?Sign in to comment...
1. 如果预测结果与当前test相差不大，acc在0.88左右。考虑欠拟合，增加模型复杂度。2. 如果预测结果...
First, we propose to use region-level features instead of view-level features to compute contrastive loss。 2.如何在masked and unmasked 的特征之间建立bridge?(如何消除两者之间的gap?) 提出了MPH,来解决上述问题,Experients部分定性和定量证明了MPH的有效性。