get_targets_single():在一张图上定义正anchor和负anchor,并将正anchor匹配到附近的GT框。 loss():在get_targets()的结果上计算loss。 loss_single():计算一个特征层的loss。 get_bboxes():将网络输出结果转化成检测结果。 get_bboxes_single():将一张图片的网络输出结果转化成检测结果。 RetinaHead继承了...
然后基于 anchor、gt bbox 以及其他必备信息调用 get_targets 函数计算每个预测分支对应的 target。get_targets 函数内部会调用 multi_apply(_get_targets_single) 函数对每张图片单独计算 target,而 _get_targets_single 函数实现的功能比较多,包括:bbox assigner、bbox sampler 和 bbox encoder 三个关键环节 在得...
get_targets 是根据每一张图片来获取标签的,所以这里传入的参数不需要进行 image_to_level 操作,但是在函数内部,由于计算 loss 是针对每一个特征图来计算 loss 的,所以在内部会用 image_to_level 函数将标签转化成每一个特征图级别的标签,具体看下面解释,传入的参数是针对每一张图片的,返回的东西都是针对每一个...
get_targets 函数内部会调用 multi_apply(_get_targets_single) 函数对每张图片单独计算 target,而 _get_targets_single 函数实现的功能比较多,包括:bbox assigner、bbox sampler 和 bbox encoder 三个关键环节 在得到 targets 后,调用 loss_single 函数计算每个输出尺度的 loss 值,最终返回各个分支的 loss Anchor...
bbox_targets=unmap(bbox_targets, num_total_anchors, inside_flags) bbox_weights=unmap(bbox_weights, num_total_anchors, inside_flags)return(labels, label_weights, bbox_targets, bbox_weights, pos_inds, neg_inds, sampling_result)defget_targets(self, ...
Loss 通常都分为分类和回归 loss,其对网络 head 输出的预测值和 bbox encoder 得到的 targets 进行梯度下降迭代训练。 Loss 的设计也是各大算法重点改进对象,常用的 loss 如下: 对应的代码在mmdet/models/losses中,V2.7 主要包括: __all__ = [ 'cross_entropy', 'binary_cross_entropy', 'mask_cross_entrop...
Loss 通常都分为分类和回归 loss,其对网络 head 输出的预测值和 bbox encoder 得到的 targets 进行梯度下降迭代训练。 Loss 的设计也是各大算法重点改进对象,常用的 loss 如下: 对应的代码在mmdet/models/losses中,V2.7 主要包括: 代码语言:javascript
例如，将RetinaHead转换为RetinaRPNHead时，只需复制RPNHead的get_bboxes_single()方法，并对RetinaHead的__init__()和get_targets_single()进行相应调整。初始转换可能不会立即提高性能，需要根据模型特性进行参数调整，如bias初始化、学习率和预选框配置。总之，通过继承合适的DenseHead并调整接口，可以...
You can find them in the get_target method of the corresponding head. Here we take ATSSHead as an example, which inherit AnchorHead but overwrite its get_targets method which yields different label_weights and bbox_weights. class ATSSHead(AnchorHead): ... def get_targets(self, anchor_...
调用centerpoint模型进行训练的时候,在文件mmdetection3d/mmdet3d/models/dense_heads/centerpoint_head.py下的line 410, in get_targets heatmaps = np.array(heatmaps).transpose(1, 0).tolist() TypeError: can't convert CUDA tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory fir...