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类别的概率,并与真实标签进行比较。 2. 边界框损失(Bounding Box Loss) 用于评估目标边界框的预测精度,通常采用Smooth L1 Loss等回归损失...
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。
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]...
Mask R-CNN的Loss形式为: L = L_{cls} + L_{reg} + L_{mask} \\其中L_{mask}为一个二分类的交叉熵损失。 在网络训练时,RoI和ground truth的IoU大于0.5时标记为正样本,L_{mask}只计算正样本。同时只有ground truth对应类别的mask才计算L_{mask},其他的mask预测不计算loss。即Mask R-CNN中每个类别...
Ubuntu18.04编译TensorRT7.0 MaskRCNN例子和模型转化 1. Clone github 的TensorRT库 2. 开始编译 3. 修改conv2d_transpose function in UFF的conversion_functions.py 4. 下载Mask R-CNN库并设置PYTHONPATH. 5. Apply the patch into Mask R-CNN repo to update the model from NHWC to NCHW ...
# 前四个损失函数与fasterrcnn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。# K个(类别数)分辨率为m * m的二值mask。# 因此作者利用了aper - pixelsigmoid,并且定义Lmask为平均二值交叉熵损失(the average binary cross - entropy loss).# 对于一个属于第k个类别的...
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...
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...
与faster RCNN的区别: 1)使用ResNet101网络 2)将 Roi Pooling 层替换成了 RoiAlign; 3)添加并列的 Mask 层; 4)由RPN网络转变成FPN网络 主要改进点: 1. 基础网络的增强,ResNeXt-101+FPN的组合可以说是现在特征学习的王牌了; 2. 分割 loss 的改进,由原来的 FCIS 的 基于单像素softmax的多项式交叉熵变为了...
表示mask部分的损失值,图4。在这份源码中,作者使用了近似联合训练(Approximate Joint Training),所以损失函数会由也会加上RPN的分类和回归loss。这一部分代码在./mrcnn/model.py的2004-2025行。 和 的计算方式与Faster R-CNN相同,下面我们重点讨论 。