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): "...
Mask R-CNN是一个小巧、灵活的通用对象实例分割框架(object instance segmentation)。它不仅可对图像中的目标进行检测,还可以对每一个目标给出一个高质量的分割结果。它在Faster R-CNN[1]基础之上进行扩展,并行地在bounding box recognition分支上添加一个用于预测目标掩模(object mask)的新分支。该网络还很容易扩展...
name="rpn_class_loss")([input_rpn_match,rpn_class_logits])# rpn 回归损失rpn_bbox_loss=KL.Lambda(lambdax:rpn_bbox_loss_graph(config,*x),name="rpn_bbox_loss")([input_rpn_bbox,input_rpn_match,rpn_bbox])# mrcnn 分类损失class_loss=KL.Lambda(lambdax:mrcnn_class_loss_graph(*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]...
在faster-rcnn的bbox_transform.py第48行就容易出现该类错误。 解决办法是降低mask分支的loss占比,将其 系统学习detection源码解读-0 mmdetection商汤科技和香港中文大学最近开源了一个基于Pytorch实现的深度学习目标检测工具箱mmdetection,支持Faster-RCNN,Mask-RCNN,Fast-RCNN等主流的目标检测框架,后续会加入Cascade-...
Mask R-CNN将mask和类预测解耦,因为box分支可以独立预测类标签,故mask分支可以为每个类生成一个掩码,从而使类之间没有竞争(通过每个像素 的sigmoid和二值损失)。将其与使用逐像素softmax和多项式loss(在FCN中常用)的预测方法进行比较,这种方案将掩码任务和类别预测任务耦合在一起,相比于解耦方案,这导致掩码5.5AP的...
defmrcnn_class_loss_graph(target_class_ids, pred_class_logits, active_class_ids): """Loss for the classifier head of Mask RCNN. target_class_ids: [batch, num_rois]. Integer class IDs. Uses zero padding to fill in the array.
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...
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。
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...