这部分来谈谈Mask RCNN的损失,我们知道Mask RCNN就在Faster RCNN的基础上加上了一个Mask分支,那么Mask RCNN的损失即为Faster RCNN损失加上Mask分支的损失,如下: Loss=L_{faster_rcnn}+L_{mask}=L_{rpn}+L_{fast_rcnn}+L_{mask}\\ Faster RCNN的损失就不用我介绍了吧,不懂的去看一...
中的每个点,都会输出K个二值Mask(每个类别使用sigmoid输出)。需要注意的是,计算loss的时候,并不是每个类别的sigmoid输出都计算二值交叉熵损失,而是该像素属于哪个类,哪个类的sigmoid输出才要计算损失(如图红色方形所示)。并且在测试的时候,我们是通过分类分支预测的类别来选择相应的mask预测。这样,mask预测和分类预测就...
(1)这部分内容主要对创新点的详细讲解,mask rcnn的输出由三部分构成:① class label预测;② bounding box regression;③ mask分支(目标空间位置的准确提取,以及像素与像素的对齐。) (2)损失计算 对于每一个采样的RoI进行多任务的loss计算,L_all = L_cls + L_box + L_mask,即:总的损失 = 分类损失 + bo...
Q为真实mask,P是u类预测mask。只有正样本ROI才会用于计算Lmask 假设一共有K个类别,则mask分割分支的输出维度是 , 对于 中的每个点,都会输出K个二值Mask(每个类别使用sigmoid输出),图像中每个像素的 mask 信息一般用 0,1 表示,其中 0 表示背景色,1 表示对应像素的 mask 值。。计算loss的时候,并不是每个类别...
实际用target_class_ids和pred_class_logits计算交叉熵损失; active_class_ids用于消除不在图像的预测类别中的类别的预测损失。 # mrcnn 分类损失 交叉熵defmrcnn_class_loss_graph(target_class_ids,pred_class_logits,active_class_ids):"""Loss for the classifier head of Mask RCNN. ...
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...
由于增加了mask分支,每个ROI的Loss函数如下所示:其中Lcls和Lbox和Faster r-cnn中定义的相同。对于每一个ROI,mask分支有K*m*m维度的输出,其对K个大小为m*m的mask进行编码,每一个mask有K个类别。我们使用了per-pixel sigmoid,并且将Lmask定义为the average binary cross-entropy loss 。对应一个属于GT中的第k类...
Category Branch:Category Branch负责预测物体的语义类别,每个网格预测类别S×S×C,这部分跟YOLO是类似的。输入为Align后的S×S×C的网格图像,输出为S×S×C的类别。这个分支使用的损失函数是focal loss。 Mask Branch:预测instance mask的一个直观方法是类似语义分割使用FCN,但FCN是具有空间不变性(spatiallly invaria...
本文章主要讲解,应用 MaskRCNN 模型实现 Color Splash(色彩大师)的效果以及 Mask RCNN 模型的技术要点包括训练数据,主干网络,Region Proposal 生成,ROIAlign,基于 FCN 网络的 mask 特征,以及 Mask 的 Loss 函数计算。 Mask RCNN 应用示例 本节主要介绍应用 Mask RCNN 模型实现 Color Splash(色彩大师)的效果,识别...