loss bbox用来计算目标检测算法的位置定位损失,定义在mmdet.models.losses中,将在head模块中被调用,诸如:L1Loss、SmoothL1Loss、IoULoss、DIoULoss、GIoULoss、CIoULoss等。 先看一下head模块是如何调用loss bbox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Anchor...
该模块网络构建方面虽然简单,但是也包括了 RPN 中涉及到的组件,例如 BBox Assigner、BBox Sampler、BBox Encoder Decoder、Loss 等等,除此之外,还包括一个额外的 RPN 到 R-CNN 数据转换模块:RoIAlign 或者 RoIPool, 下面详细描述。 bbox_roi_extractor=dict( type='SingleRoIExtractor', # RoIExtractor类型 # ...
loss_bbox=dict( # 回归分支的损失函数配置。 type='L1Loss', # 损失类型,我们还支持许多 IoU Losses 和 Smooth L1-loss 等,更多细节请参考 https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/models/losses/smooth_l1_loss.py#L56。 loss_weight=1.0)), # 回归分支的损失权重。 roi_head=di...
self.reg_decoded_bbox=reg_decoded_bbox self.fp16_enabled=False self.bbox_coder=build_bbox_coder(bbox_coder) self.loss_cls=build_loss(loss_cls) self.loss_bbox=build_loss(loss_bbox) in_channels=self.in_channelsifself.with_avg_pool: self.avg_pool=nn.AvgPool2d(self.roi_feat_size)els...
RPN_loss bbox_loss mask_loss RPN_loss rpn_loss的实现具体定义在mmdet/models/anchor_head/rpn_head.py defloss(self,cls_scores,bbox_preds,gt_bboxes,img_metas,cfg,gt_bboxes_ignore=None):losses=super(RPNHead,self).loss(cls_scores,bbox_preds,gt_bboxes,None,img_metas,cfg,gt_bboxes_igno...
loss_cls=dict( type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=False, loss_weight=1.0), loss_bbox=dict( type='SmoothL1Loss', beta=1.0, loss_weight=1.0)): super(BBoxHead, self).__init__()assertwith_clsorwith_reg self.with_avg_pool=with_avg_pool ...
loss_bbox=dict(type='L1Loss', loss_weight=1.0)), 以上文件设置了RPN Head为RPNHead(RPNHead定义在mmdetection/mmdet/models/dense_heads/rpn_head.py文件里面);同时定义了anchor_generator为AnchorGenerator(AnchorGenerator定义在mmdetection/mmdet/core/anchor/anchor_generator.py里面),指定了Anchor生成的方式;bbox...
type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=False, loss_weight=1.0), loss_bbox=dict(type='SmoothL1Loss', beta=1.0, loss_weight=1.0)), dict( type='Shared2FCBBoxHead', in_channels=256, fc_out_channels=1024, roi_feat_size=7, # change the number of classes from defaultly COCO to cityscapes ...
python tools/analyze_logs.py plot_curve log.json --keys loss_cls loss_reg --out losses.pdf比较同一图中两次运行的bbox mAP。python tools/analyze_logs.py plot_curve log1.json log2.json --keys bbox_mAP --legend run1 run2你还可以计算平均训练速度。python tools/analyze_logs.py cal_train_...
loss_cls: nan, loss_bbox: nan, loss: nan 解决:https://github.com/open-mmlab/mmdetection/issues/3013 alexchungio的回答 check 生成的自己数据集的 json文件: box坐标在图片内,lr不要太大,在配置文件中添加grad_clip,mmdet版本问题。 Bug3: