loss方法(包括prior generator、bbox assigner、bbox sampler、bbox coder、loss cls、loss bbox),负责计算loss,流程图见下: 来自openmmlab知乎官方账号 simple_test方法(包括prior generator、bbox coder、nms),获得预测框(没有采用MultiScaleFlipAug时),流程见下: 1.生成prior先验框2.(可选,两阶段目标检测用)de...
device=img.device)forgt_maskingt_masks]# 特征提取,包括 FPN,输出是 5 个不同尺度的特征图x=self.extract_feat(img)# bbox 分支进行 forwardcls_score,bbox_pred,coeff_pred=self.bbox_head(x)bbox_head_loss_inputs=(cls_score,bbox_pred)+(gt_bboxes,gt_labels,img_metas)#bbox 分支计算 loss...
0], target_stds=[1.0, 1.0, 1.0, 1.0]), # 后面分析 loss_cls=dict( type='FocalLoss', use_sigmoid=True, gamma=2.0, alpha=0.25, loss_weight=1.0), # 后面分析 loss_bbox=dict(type='L1Loss', loss_weight=1.0))) Head 模块比较简单,网络构建代码如下所示: def _init_layers(self): # ...
后来有人陆续提出一系列基于IoU的损失,这种情况下,需要用bbox_coder将偏移量转换成绝对坐标(xyxy),然后在和GT框之间进行回归。 self.anchor_generator:负责生成anchor。 self.loss_cls:定义分类loss。 self.loss_bbox:定义回归loss。 AnchorHead的方法: _init_layer():构建网络结构。 init_weights():初始化网络权...
loss cls用来计算目标检测算法的分类损失,定义在mmdet.models.losses中,将在head模块中被调用,诸如:经典的交叉熵CrossEntropyLoss、RetinaNet论文中提出的FocalLoss。 先看一下head模块是如何调用loss cls的。以AnchorHead为例,在loss_single方法中,对一个batch中的所有图片的每一特征层计算loss。 #在AnchorHead的loss...
mmdetection中的head设计融合了网络head输出+loss计算+预测结果解析三个部分。其中方法forward()负责网络的原始输出, 方法loss()负责计算loss,方法get_bboxes()负责从网络原始输出解析预测box, 方法forward_train()组 织整个训练的loss计算。而对于Yolo v3的head,其loss计算可以归纳为以下七个步骤: ...
.loss_cls(cls_score,labels,label_weights,avg_factor=num_total_samples)# regression lossbbox_targets=bbox_targets.reshape(-1,4)bbox_weights=bbox_weights.reshape(-1,4)bbox_pred=bbox_pred.permute(0,2,3,1).reshape(-1,4)loss_bbox=self.loss_bbox(bbox_pred,bbox_targets,bbox_weights,...
6、BBox Encoder:为了方便收敛和平衡多分支,一般都会对gt bbox进行编码 7、loss:最后一步是计算分类和回归 loss,进行训练 8、trick:在训练过程中也包括非常多的 trick,例如优化器选择等,参数调节也非常关键 2.1.1 backbone backbone 作用主要是特征提取。目前 MMDetection 中已经集成了大部分骨架网络,具体见文件:mm...
loss_cls=dict( type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=True, loss_weight=1.0), loss_bbox=dict(type='L1Loss', loss_weight=1.0)), RPN 采用的 loss 是常用的 ce loss 和 l1 loss,不需要详细描述。 1.4 RoI Head R-CNN 模块接收 RPN 输出的每张图片共nms_post个候选框,然后对这些候选框进一步 refin...
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 ...