bbox_pred:tensor(B*H*W*num_anchors, 4),一个batch中的所有图片的某个特征层的位置预测得分。当采用IoU loss类时,要对预测框进行bbox_coder.decode解码,返回(x1,y1,x2,y2)格式。 bbox_targets:tensor(B*H*W*num_anchors,4),对应的gt位置信息,若是L1 loss类,要对gt进行bbox_coder.encode编码。 b...
此外,我们仍然使用 FCOS 的 bbox_head设置(原文是“neck 设置”,经查configs/fcos/fcos_r50-caffe_fpn_gn-head_1x_coco.py的neck设置中没有步幅,仅bbox_head设置中有步幅),步幅(strides)为[8,16,32,64,128],并且更新bbox_roi_extractor的featmap_stride为[8,16,32,64,128]。为了避免损失(loss)变为NA...
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...
plt.subplot(322, title='loss_rpn_bbox', ylabel='loss') plt.plot(self.loss_rpn_bbox) plt.subplot(323, title='loss_cls', ylabel='loss') plt.plot(self.loss_cls) plt.subplot(324, title='loss_bbox', ylabel='loss') plt.plot(self.loss_bbox) plt.subplot(325, title='total loss',...
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 self.with_cls=with_cls ...
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=True, loss_weight=1.0), # CrossEntropyLoss/FocalLoss loss_bbox=dict(type='SmoothL1Loss', beta=1.0 / 9.0, loss_weight=1.0)), bbox_roi_extractor=dict( type='SingleRoIExtractor', ...
x=self.extract_feat(points,img_metas)# 主要是调用 bbox_head 内部的 forward_train 方法,得到 head 输出 outs=self.bbox_head(x)loss_inputs=outs+(gt_bboxes_3d,gt_labels_3d,img_metas)# 将 head 部分的输出和数据的 label 送入计算 loss ...
MMDetection 是一个由 OpenMMLab 开发的开源目标检测工具箱,基于 PyTorch 实现。该库提供了丰富的目标检测算法,包括经典的 Faster R-CNN、YOLO 和最新的一些研究成果,非常方便于研究者和工程师进行模型的训练和推理。具有高度模块化和可扩展性的设计,使得用户可以非常灵活地进行个性化配置和二次开发。这一工具箱已经成为...
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 ...