MaskRCNN:损失函数 解析源码地址:https://github.com/matterport/Mask_RCNN Mask RCNN属于two stage目标检测算法(转化为回归问题来解决目标边框定位)。其中总共有五个损失函数,分别是rpn网络的两个损失,mrcnn的两个损失,以及mask分支的损失函数。总损失为五个损失之和。前四个损失函数与Faster rcnn的损失函数一样...
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估模型预测性能的一个指标。通过最小化损失函数的值,我们可以不断优化模型的参数,使其预测结果更加接近真实值。在CNN中,常见的损失函...
mask_loss = KL.Lambda(lambda x: mrcnn_mask_loss_graph(*x), name="mrcnn_mask_loss")( [target_mask, target_class_ids, mrcnn_mask]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 二、损失函数简介 RPN分类损失 我们先看一下RPN真实标签生成函数中的一段注释, # Match anchor...
最后,再对nce_loss的返回结果用reduce_mean即可计算一个batch的平均损失。 关于_compute_sampled_logits中如何采样,如何计算的,这里就不再阐述,同文字理论是一样的。 我们将_compute_sampled_logits函数中的 # Construct output logits and labels. The true labels/logits start at col 0. out_logits = array_op...
AMiner论文推荐:作者提出了基于排名的损失函数Rank&Sort (RS) Loss来训练对象检测和实例分割模型。RS Loss监督分类器,将每个正例高于所有负例,并且根据他们的连续局部质量来给正例排名。作者仅通过调整学习率来训练若干个不同的检测模型(1)Faster-RCNN和 aLRP Loss (2)带有重复性采样的Mask R-CNN,均超越了原本的...
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...
『计算机视觉』Mask-RCNN_锚框生成 『计算机视觉』Mask-RCNN_训练网络其一:数据集与Dataset类 『计算机视觉』Mask-RCNN_训练网络其二:train网络结构&损失函数 『计算机视觉』Mask-RCNN_训练网络其三:训练Model 回到顶部 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...
2.1 mask分支损失函数的计算 2.2 ROIAlign的一些改进 1.该技术要解决的问题描述: 2.具体的实现: 2.3 两种基础网络 三. 打磨实验: 3.1 实验参数的配置: 3.2 主要的一些对比实验 四. 收获/总结/启发: 补充说明 引用 一. 文章主题介绍: 该文章主要是通过扩展Faster RCNN,实现实例分割的功能;具体来说,就是在后...
之前的文章对Faster-RCNN进行了源代码分析faster-RCNN1faster-RCNN2faster-RCNN,本文将进一步讲解Mask-RCNN的损失函数,首先需要了解Mask-RCNN是基于Faster-RCNN实现的,只是在原有基础结构上加入了Mask层,实现实例分割的功能,这里首先要区分下实例分割(Instance Segmentation)、语义分割(Sematic Segmentation)和全景分割...
一. 损失函数 Faster R-CNN 的损失函数跟其他常见的分类损失函数不一样. 我们入门时学的分类网络的损失函数时网络的每一个输出都是参与计算的, 而 Faster R-CNN 有一些样本标记为不参与训练, 也就是不参与损失函数计算. 那要怎样才能只计算正样本和负样本呢? 看码说话, 其实灰常简单 ...