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。 其中...
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。 生成器loss loss...
bbox_loss = KL.Lambda(lambda x: mrcnn_bbox_loss_graph(*x), name="mrcnn_bbox_loss")( [target_bbox, target_class_ids, mrcnn_bbox]) mask_loss = KL.Lambda(lambda x: mrcnn_mask_loss_graph(*x), name="mrcnn_mask_loss")( [target_mask, target_class_ids, mrcnn_mask]) 1...
Faster RCNN使用CNN提取图像特征,然后使用region proposal network(RPN)去提取出ROI,然后使用ROI pooling将这些ROI全部变成固定尺寸,再喂给全连接层进行Bounding box回归和分类预测。 这里只是简单地介绍了Faster RCNN前向预测的过程,但Faster RCNN本身的细节非常多,比一阶段的算法复杂度高不少,并非三言两语能说得清。
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...
在深度学习和计算机视觉领域,损失函数(Loss Function)是衡量模型预测值与真实值之间差异的关键指标,它直接指导着模型的训练与优化过程。本文将重点解析CNN(卷积神经网络)及其变种Mask R-CNN中常用的损失函数,帮助读者理解这些复杂概念在实际应用中的作用。 一、损失函数基础 损失函数,又称为代价函数,是机器学习中用于评...
RoI的groundtruth类别为k,maskLoss只定义在第k个Mask上,其余的mask属于对它没有影响(也就是说在训练的时候,虽然每个点都会有K个二进制mask,但是只有一个k类mask对损失有贡献,这个k值是分类branch预测出来的)。 Mask-RCNN没有类间竞争,因为其他类别不贡献损失。mask分支对每个类别都有预测,依靠分类层选择输出mask...
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py-faster-rcnn的基础上修改为mask-rcnn的过程中,遇到很多问题,其中训练的时候报exp的溢出错误。 该错误是因为mask分支的loss过大,在同faster-rcnn共享同一个学习率的时候,梯度回传过大,导致梯度爆炸,进而出现溢出错误。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...
3.Loss 包括类别损失和mask损失,类别损失是Focol loss,mask损失是Dice loss。 4.Mask Rcnn和Solo对比 5.参考资料 http://www.360doc.com/content/20/1027/19/72090593_942674954.shtml 三、Solov2 1.基本原理 Solov2是2020年的模型,是在Solo上做的改进,改进包括1)mask生成的head,从预测掩膜tensor改成预测掩...