MaskRCNN:损失函数 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...
根据任务类型选择损失函数:对于回归任务,MSE是不错的选择;对于分类任务,交叉熵损失更为合适。 多任务学习中的损失平衡:在Mask R-CNN等多任务学习框架中,需要合理设置不同损失项的权重,以确保各个任务都能得到充分的训练。 损失函数的优化:通过调整学习率、使用正则化项等方法,可以进一步优化损失函数的收敛速度和稳定...
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...
损失函数:添加了5个损失函数,2个用于RPN计算,2个用于最终分类回归instance,1个用于掩码损失计算 原始标签处理:推理网络中,Proposeal筛选出来的rpn_rois直接用于生成分类回归以及掩码信息,而training中这些候选区需要和图片标签信息进行运算,生成有训练价值的输出,进行后面的生成以及损失函数计算 首先初始化并载入预训练参数...
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,...
Mask R-CNN采用了和Faster R-CNN相同的两步走策略,即先使用RPN提取候选区域,关于RPN的详细介绍,可以参考Faster R-CNN一文。不同于Faster R-CNN中使用分类和回归的多任务回归,Mask R-CNN在其基础上并行添加了一个用于语义分割的Mask损失函数,所以Mask R-CNN的损失函数可以表示为下式。
Mask RCNN mask rcnn 采用和faster rcnn相似的两步法结构, 第一阶段RPN网络,提取出候选的目标边界框,第二阶段mask rcnn对于来自RPN的候选区域,利用ROI align提取特征并进行类别分类、边界框回归与二进制掩码生成。 mask rcnn采用multi-task的损失函数的和作为最终的损失函数: 利用三个任务的损失函数之和作为最终的...
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...