前四个损失函数与Faster rcnn的损失函数一样,最后的mask损失函数的采用的是mask分支对于每个RoI有K*m^2维度的输出。 位置:./mrcnn/model.py 代码中损失部分的整体代码如下: # ***计算各部分的损失***## maskrcnn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。#...
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...
可是,在解析Mask R-CNN之前,笔者不得不告诉大家一个事实,Mask R-CNN是继承于Faster R-CNN (2016)的,Mask R-CNN只是在Faster R-CNN上面加了一个Mask Prediction Branch (Mask 预测分支),并且改良了ROI Pooling,提出了ROI Align。从统计数据来看,"Faster R-CNN"在Mask R-CNN论文的前三章中出现了二十余次,...
最后,再对nce_loss的返回结果用reduce_mean即可计算一个batch的平均损失。 关于_compute_sampled_logits中如何采样,如何计算的,这里就不再阐述,同文字理论是一样的。 我们将_compute_sampled_logits函数中的 # Construct output logits and labels. The true labels/logits start at col 0. out_logits = array_op...
3.1 maskrcnn Maskrcnn用的是二值交叉熵损失,在计算损失函数的时候,输入数据为预测的感兴趣区域(ROI),得到每个感兴趣区域的预测类别,计算这些感兴趣区域与标签样本同类别实例的IOU,与IOU最大的那个实例的mask做交叉熵损失。 例如:加入预测出的一个感兴趣区域的类别为1,则选取标签的时候只计算这个...
Mask R-CNN的基本步骤 图1 Mask R-CNN的基本步骤 以下将根据图1中的序号分别介绍每一个步骤的目的,输出以及具体操作。 1.Backbone l目的:标准的卷积神经网络(通常会是RseNet50或者ResNet101)来提取原始图片的特征。 loutput:feature map l具体操作
损失函数:Mask R-CNN的损失函数包括分类损失、回归损失和分割损失。这些损失函数共同指导模型的训练过程。 超参数设置:包括学习率、批大小、训练轮数等。这些参数的设置对模型的性能有很大影响,需要通过实验进行调整。 训练过程 在训练Mask R-CNN时,我们需要将预处理后的数据集输入模型,并通过反向传播算法更新模型参数...
『计算机视觉』Mask-RCNN_锚框生成 『计算机视觉』Mask-RCNN_训练网络其一:数据集与Dataset类 『计算机视觉』Mask-RCNN_训练网络其二:train网络结构&损失函数 『计算机视觉』Mask-RCNN_训练网络其三:训练Model 回到顶部 一、training网络简介 流程和inference大部分一致,在下图中我们将之前inference就介绍过的分类、回归...
MaskRCNN的总体损失函数为: L=Lcls+Lbox+LmaskL=Lcls+Lbox+Lmask 其中前两项为框分类与回归损失,与FasterRCNN一样,这里不再展开。 最后一项为Mask分割损失,是一个per-pixel sigmoid,假设一共有K个类别,则mask分割分支的输出维度是 , 对于 中的每个点,都会输出K个二值Mask(每个类别使用sigmoid输出)。需要注意...
损失函数 Mask R-CNN 定义的多任务损失函数: 其中, 是多分类交叉熵损失函数, 是用 计算的边框回归参数损失函数,这两者在之前的论文里都已经提到过了。 是Mask 预测的损失函数。因为 Mask 的输出是一个具有固定尺寸的二值方阵,所以 简单地定义为每个像素的二分类损失之和。Mask 的预测目标是正样本的 ROI 和它...