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。 其中...
正常的 判别器loss loss在2.6到3.4之间来回上下波动。注意,在tensorboard中,最好将Smoothing值调整为0,如果使用了Smoothing将比较难观察到loss的波动趋势,这里以Smoothing为0.999为例,还是展示判别器损失: 这个时候容易误判为判别器loss在稳步下降。不过实际上可以发现这个"下降"从3.25降到了3.05,所以本质上还是小范围波动。
对于PMTD,则是将mask分支的分割标签改进,改为类似于高斯图的结构,这样做的目的是为了在检测得到文本区域之后,可以利用分割得到的值进行边界的推断,最终得到完整的文本区域。 一些想法 实际上Maskrcnn做文字检测可以达到一个很高的baseline,如PMTD中说的maskrcnn在icdar2017mlt上可以到76%以上,而回过头来看one-stage算...
maskrcnn-benchmark-master(六):RPN的loss文件 介绍过了,所以本篇只着重介绍FastRCNNLossComputation类。 二、FastRCNNLossComputation 在FastRCNNLossComputation类中主要包含有五个函数,它们分别是:__init__()函数、match_targets_to_proposals()函数、prepare_targets()函数、subsample()函数、__call__()函数,...
我看了你的日志信息,你的“loss_mask”第一次变成了nan,我猜可能是计算“loss_mask”出了问题,所以我建议你:1.确保遮罩图像已规格化为0,1之间。1.如果你确定1没问题,建议你看看“loss_mask”的计算是否正确。
同遇到rpn的loss降不下去,咨询下最后找到解决方法了吗
1 CNN Keras Object Localization - Bad predictions 2 While training Mask RCNN using TensorFlow Object Detection API, what is the 'loss'? 14 What exactly are the losses in Matterport Mask-R-CNN? 1 Matterport Mask RCNN TRAIN_ROI_PER_IMAGE explanation? 2 Inaccurate masks with Mas...
🐛 Describe the bug I am trying to train maskRcnn model using detectron2 on my custom LVO deteset. My dataset is a single class dataset and some of the image have no annotation in it. The architecture need to learn negative examples as we...
classmaskrcnn_Dataset(torch.utils.data.Dataset):def__init__(self, root, transforms=None): self.root = root self.transforms = transforms# load all image files, sorting them to# ensure that they are alignedself.imgs =list(sorted(os.listdir(os.path.join(root,"images"))) ...
I try to replace weighted_cross_entropy with weighted_sigmoid_focal_loss in the bbox_head.py to train Mask R-CNN with the focal loss, but I met some problems. I found the dimension of labels and label_weights need to be (N, class_num) in...