Mask R-CNN是一种在目标检测基础上增加了实例分割功能的网络结构。它采用了多任务学习的方式,同时预测目标的类别、边界框和像素级的掩码。因此,Mask R-CNN的损失函数由多个部分组成: 1. 分类损失(Classification Loss) 用于评估目标分类的准确性,通常采用交叉熵损失函数。对于每个候选区域(RoI),模型会预测其属于各个...
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。
然后再传给sigmoid_cross_entropy_with_logits,同样是对于每个元素位置的计算使用下面的公式: 所以,nce_loss中调用sigmoid_cross_entropy_with_logits后返回的是:[batch_size, num_true + num_sampled]的向量,其中每个元素都是一个用上述公式计算出loss。 nce_loss的最后一步是_sum_rows: def _sum_rows(x): "...
整个MaskRCNN模型的构建代码在mrcnn/model.py文件中,可以详细浏览浏览。 此处介绍第四部分Losses代码,因为计算loss必须要有prediction和truth,所以在此还将介绍input数据和生成的label/target数据过程。 1.input代码 input代码位于mrcnn/model.py文件中: #---Inputs---input_image=KL.Input(shape=[None,None,3],...
一、make_rpn_loss_evaluator() RPN的loss文件在your_project/maskrcnn_benchmark/modeling/rpn/loss.py文件中,我们首先看到make_rpn_loss_evaluator()函数: # RPN模块是通过调用这个函数 用于 计算loss的defmake_rpn_loss_evaluator(cfg,box_coder):# 匹配器 用于给Proposals分配真实的标签matcher=Matcher(cfg.MOD...
解析源码地址:https://github.com/matterport/Mask_RCNN Mask RCNN属于two stage目标检测算法(转化为回归问题来解决目标边框定位)。其中总共有五个损失函数,分别是rpn网络的两个损失,mrcnn的两个损失,以及mask分支的损失函数。总损失为五个损失之和。前四个损失函数与Faster rcnn的损失函数一样,最后的mask损失函数...
Loss函数:L =Lcls+Lbox+Lmask,其中Lcls和Lbox与faster r-cnn中的一样。而mask分支的维度是km2(对于每一个ROIAlign的结果,分辨率是:m*m,共有k个类别)。对于每一个像素分别使用sigmoid函数,而且Lmask是使用平均交叉熵(在所有的像素上求平均)。其中,在每一个像素上,如果某个mask对应于某个ground_truth...
Mask-RCNN 大体框架还是 Faster-RCNN 的框架,可以说在基础特征网络之后又加入了全连接的分割子网,由原来的两个任务(分类+回归)变为了三个任务(分类+回归+分割)。Mask R-CNN 是一个两阶段的框架,第一个阶段扫描图像并生成提议(proposals,即有可能包含一个目标的区域),第二阶段分类提议并生成边界框和掩码。
Faster R-CNN = Fast R-CNN + RPN 如下图,有一个RPN(Region Proposal Network)网络(此时,Faster RCNN已经去除了Selective Search的方案), 在特征图上,找到候选区域后,先进行二分类和回归;如果是正例,进一步地,然后在网络末端进行20分类和回归(还是two-stage)。训练的时候,loss有四项,如下图。
论文笔记:Mask R-CNN 之前在一次组会上,师弟诉苦说他用 UNet 处理一个病灶分割的任务,但效果极差,我看了他的数据后发现,那些病灶区域比起整张图而言非常的小,而 UNet 采用的损失函数通常是逐像素的分类损失,如此一来,网络只要能够分割出大部分背景,那么 loss 的值就可以下降很多,自然无法精细地分割出那些细小...