上述初始化参数比较简单,就两个参数:reduction默认是’mean’,即返回损失的均值,loss_weight控制L1 Loss总的权重值。但在forward部分参数就多了:pred和target不必多说,二者shape应该一致,假设在处理bbox二者shape为[1000,4];weight的shape应该和pred的shape一样,控制每个样本对总的损失的权重值;avg_factor和reduct...
python tools/analysis_tools/analyze_logs.py plot_curve log.json --keys loss_cls loss_bbox --legend loss_cls loss_bbox --out losses.pdf 注:--keys 这里的参数可以替换成log.json中的数据参数。(3)在相同图像中比较两次运行结果的 bbox mAP python tools/analysis_tools/analyze_logs.py plot_curve...
gt_bboxes, gt_labels, gt_bboxes_ignore=None): super(SingleStageDetector, self).forward_train(img, img_metas) x = self.extract_feat(img) # 提取图像特征向量 # 经过DetrHead得到loss losses = self.bbox_head.forward_train(x, img_metas, gt_bboxes, gt_labels, gt_bboxes_ignore) return...
bbox_coder=dict( type='DeltaXYWHBBoxCoder', target_means=[.0, .0, .0, .0], target_stds=[1.0, 1.0, 1.0, 1.0]), loss_cls=dict( type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=True, loss_weight=1.0), loss_bbox=dict(type='L1Loss', loss_weight=1.0)), roi_head=dict( type='StandardRoIH...
loss_weight=1.0), loss_bbox=dict( type='mmdet.SmoothL1Loss', beta=0.1111111111111111, loss_weight=2.0), loss_dir=dict( type='mmdet.CrossEntropyLoss', use_sigmoid=False, loss_weight=0.2)), train_cfg=dict( assigner=[ dict( type='Max3DIoUAssigner', ...
train_pipeline = [dict(type='LoadPointsFromFile',coord_type='DEPTH',shift_height=False,use_color=True,load_dim=6,use_dim=[0, 1, 2, 3, 4, 5]),dict(type='LoadAnnotations3D',with_bbox_3d=False,with_label_3d=False,with_mask_3d=False,with_seg_3d=True),dict(type='PointSegClassMappi...
充分理解前向推理流程后,下一步深入阅读训练过程中 loss 计算流程了,重点关注正负样本定义规则、bbox 编解码规则和 loss 计算函数。 阅读顺序:深入理解 RetinaNet 后,再看 Faster R-CNN。 1.3 遇到问题如何求助 ①在阅读过程中,可以再次去查看知乎相关源码解读文章,对照看,多看几遍,应该会加快理解。 ②存在问题,...
本篇是MMdet逐行解读第四篇,代码地址:mmdet/core/bbox/samplers/random_sampler.py。随机采样正负样本主要针对在训练过程中,经过MAXIOUAssigner后,确定出每个anchor和哪个gt匹配后,从这些正负样本中采样来进行loss计算。本文以RPN的config进行讲解,因为该部分用到了随机采样来克服正负样本不平衡;而在RetinaNet中则使...
充分理解前向推理流程后,下一步深入阅读训练过程中 loss 计算流程了,重点关注正负样本定义规则、bbox 编解码规则和 loss 计算函数。 阅读顺序:深入理解 RetinaNet 后,再看 Faster R-CNN。 1.3 遇到问题如何求助 ①在阅读过程中,可以再次去查看知乎相关源码解读文章,对照看,多看几遍,应该会加快理解。 ②存在问题,...
loss_cls=dict( type='CrossEntropyLoss', bg_cls_weight=0.1, use_sigmoid=False, loss_weight=1.0, class_weight=1.0), loss_bbox=dict(type='L1Loss', loss_weight=5.0), loss_iou=dict(type='GIoULoss', loss_weight=2.0)), train_cfg=dict( assigner=dict( type='HungarianAssigner', match_costs...