cnn损失函数的值 maskrcnn 损失函数,一、training网络简介流程和inference大部分一致,在下图中我们将之前inference就介绍过的分类、回归和掩码生成流程压缩到一个块中,以便其他部分更为清晰。而两者主要不同之处为:网络输入:输入tensor增加到了7个之多(图上画出的6个
摘要 基于Faster RCNN,做出如下改变: 添加了用于预测每个感兴趣区域(RoI)上的分割掩码分支,与用于分类和边界框回归的分支并行。mask分支是一个应用于每个RoI的FCN,以像素到像素的方式预测分割掩码,只增加了很…
Loss=L_{faster_rcnn}+L_{mask}=L_{rpn}+L_{fast_rcnn}+L_{mask}\\ Faster RC...
RCNN:对输入图像分割区域建议,在用卷积层独立地提取特征,使用SVM对每个特征进行分类+边界框回归。 FastRCNN:RCNN+首先在整个图像上进行卷积操作,然后将该操作结果应用到ROIPooling层。 FasterRCNN:FastRCNN+RPN+与网络分享卷积权重。 MaskRCNN:FasterRCNN+FCN 由上面的发展可以看到RCNN系列一步步地继承集成出来的。
网络输入:输入tensor增加到了7个之多(图上画出的6个以及image_meta),大部分是计算Loss的标签前置 损失函数:添加了5个损失函数,2个用于RPN计算,2个用于最终分类回归instance,1个用于掩码损失计算 原始标签处理:推理网络中,Proposeal筛选出来的rpn_rois直接用于生成分类回归以及掩码信息,而training中这些候选区需要和图...
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...
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。
在利用mask rcnn进行自己的数据集训练时,数据集的格式要采用coco格式,所以利用labelme自带的json_to_dataset将自己的.json文件转换。该文件所在路径如下图所示: 打开json_to_dataset.py文件,对保存路径进行修改,修改为自己转换后的路径即可。 生成的文件夹下一共包含5个文件(这里缺少了一个yaml,后面会介绍如何获取...
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。
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...