def mrcnn_bbox_loss_graph(target_bbox, target_class_ids, pred_bbox): """Loss for Mask R-CNN bounding box refinement. target_bbox: [batch, num_rois, (dy, dx, log(dh), log(dw))] target_class_ids: [batch, num_rois]. Integer class IDs. pred_bbox: [batch, num_rois, num_c...
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),...
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...
python3 mrcnn_to_trt_single.py -w /path/to/data/mask_rcnn_coco.h5 -o /path/to/data/mrcnn_nchw.uff -p ./config.py 1. 10.输出 UFF Output written to /………/Mask_RCNN/data/mrcnn_nchw.uff (257MB) UFF Text Output written to /………/Mask_RCNN/data/mrcnn_nchw.pbtxt (1.1...
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。
R-FCN是 Faster R-CNN 的改进版本,其 loss function 定义基本上是一致的: 在该网络框架下,所有可学习的层都是卷积层,使用 Online Hard Example Mining (OHEM) ,几乎不会增加训练时间。 当前SOTA!平台收录 R-FCN 共 47 个模型实现资源。 2、 Mask-RCNN ...
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.
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...
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。 基于Faster-RCNN,与BoundingBox预测分支平行加了一个...
(faster R-CNN中使用的一 Mask RCNN论文笔记 RoIAlign后增加了一个进行instance segmentation的分支。 图片来源 上图展示了一个Mask RCNN的网络结构,用RoIAlign来代替RoIpooling部分,并且在分类与回归中添加了并列的分支FCN(mask层) 2、loss function 训练中,文章定义了多个任务的损失是对每一个RoI有,其中的前...