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),...
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.
bbox_loss = KL.Lambda(lambda x: mrcnn_bbox_loss_graph(*x), name="mrcnn_bbox_loss")( [target_bbox, target_class_ids, mrcnn_bbox]) # mask 损失 mask_loss = KL.Lambda(lambda x: mrcnn_mask_loss_graph(*x), name="mrcnn_mask_loss")( [target_mask, target_class_ids, mrc...
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]...
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。
我们在『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合已经介绍过了PyramidROIAlign class的内容, def build_fpn_mask_graph(rois, feature_maps, image_meta, pool_size, num_classes, train_bn=True): """Builds the computation graph of the mask head of Feature Pyramid Network. ...
本文默认读者对Mask RCNN有一定的基础了解,旨在对源码一些难点尤其是原理未涉及到的细节部分进行一个解释。 FPN(FeaturePyramid Network) RPN(Region Proposal Network) Proposal Network Detection Target Layer FPN Classifier Graph FPN Mask Graph 网络层架构 ...
rpn_class_loss_graph:是在rpn阶段识别的前景/背景的loss计算,这种分类的一般是交叉熵loss,见下: :这个是rpn bbox loss,有一个trick就是,这里只统计偏差(diff,见下面代码)比例小于1的,因为大于1的没有必要 就像faster rcnn选择iou > 0.7,为正样本,小于0.3的为负样本,当偏差大于1的时候,距离太远了,iou肯定...
1. MaskRCNN环境搭建 首先在项目源码地址下载源码到本机中: 网页链接 1.1 要求 Python 3.4,TensorFlow 1.3,Keras 2.0.8和其他常见软件包requirements.txt。 亲测Python版本为3.6也可以,建议3.4及以上。 Python安装建议使用 mini conda 安装和管理环境 TensorFlow,Keras 也建议直接使用 conda install tensorflow keras ...
1. MaskRCNN环境搭建 首先在项目源码地址下载源码到本机中: 1.1 要求 Python 3.4,TensorFlow 1.3,Keras 2.0.8和其他常见软件包requirements.txt。 亲测Python版本为3.6也可以,建议3.4及以上。 Python安装建议使用 mini conda 安装和管理环境 TensorFlow,Keras 也建议直接使用 conda install tensorflow keras ...