然后再传给sigmoid_cross_entropy_with_logits,同样是对于每个元素位置的计算使用下面的公式: 所以,nce_loss中调用sigmoid_cross_entropy_with_logits后返回的是:[batch_size, num_true + num_sampled]的向量,其中每个元素都是一个用上述公式计算出loss。 nce_loss的最后一步是_sum_rows: def _sum_rows(x): "...
可以看到ROIAlign直接使用到Faster-RCNN上相对于ROI Pooling提高了0.9个点,但比Mask-RCNN低0.9个点。作者将其归结为多任务训练的提升,由于加入了mask分支,带来的loss改变,间接影响了主干网络的效果。 和Faster RCNN的目标检测结果 5.4 关键点检测 和Mask-RCNN相比,关键点检测就是将Mask分支变成heatmap回归分支,需要...
rpn_class_loss = KL.Lambda(lambda x: rpn_class_loss_graph(*x), name="rpn_class_loss")( [input_rpn_match, rpn_class_logits]) rpn_bbox_loss = KL.Lambda(lambda x: rpn_bbox_loss_graph(config, *x), name="rpn_bbox_loss")( [input_rpn_bbox, input_rpn_match, rpn_bbox]) class...
Mask R-CNN的Loss形式为: L = L_{cls} + L_{reg} + L_{mask} \\其中L_{mask}为一个二分类的交叉熵损失。 在网络训练时,RoI和ground truth的IoU大于0.5时标记为正样本,L_{mask}只计算正样本。同时只有ground truth对应类别的mask才计算L_{mask},其他的mask预测不计算loss。即Mask R-CNN中每个类别...
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],name="input_image")input_image_meta=KL.Input(shape=[config.IMAGE_M...
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. ...
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 + box回归损失 + 分割损失。 对每一个pixel,应用sigmoid激活函数,并定义L_mask(mask损失)为平均二元交叉熵损失(average binary cross-entropy loss)。
而mask分支的维度是km2(对于每一个ROIAlign的结果,分辨率是:m*m,共有k个类别)。对于每一个像素分别使用sigmoid函数,而且Lmask是使用平均交叉熵(在所有的像素上求平均)。其中,在每一个像素上,如果某个mask对应于某个ground_truth class k,那么就把Lmask定义在第k个mask上(其他的mask上不计算loss)。
至此开始进行loss函数的计算,训练就此开始迭代; 以上是训练部分的基本结构,预测部分结构如下: 8) 【预测】上接第四步,将预测要使用的1000个预选框进行RoiAlign生成1000个rois,带入MRCNN全连接网络中的类别,位置回归,生成mrcnn_class_prob和mrcnn_bbox(偏移量);...