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
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...
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...
Fast RCNN 一次CNN提出特征图,特征图内进行选择性搜索2000个区域进行分割 Faster RCNN 一次CNN提出特征图,特征图内RPN区域提议所有可能的anchors进行分割 Mask RCNN 引入FPN和ROI Align (bilinear)强化,且各ROI各有mask分开计算loss Mask RCNN: 只通过一次CNN提出特征图减少了计算量 RPN提出所有anchor_box以及FPN提升...
阅读的源码是matterport/Mask_RCNN,由python3、keras和tensorflow构建完整套代码。 整个代码详解分为4部分,依次为: Basebone Network代码 Region Propasal Network(RPN)代码 Network Heads代码 Losses代码 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...
# 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...
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...
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。
尝试了两种不同的faster rcnn的结构,ResNet C4和FPN结构。 从图中可以看到,ResNet C4共享RoI层,而FPN是两个任务分开做RoI。 mask Loss 只定义在了正例的RoIs上。 在该文章中RPN和 mask分支,训练时,不共享特征;对于前边的特征提取,RPN和mask共享基础网络结构。
1.Faster RCNN ResNet-FPN 2.Mask RCNN 3.ROI Align ROI pooling & 缺陷 ROI Align 4.Mask解耦(LossFunction) 5.代码 实验 0. 简介 先有请作者自己介绍一下这项工作——摘要: 提出一个通用的Object Instance segmentation模型,同时检测+分割,速度5fps。