py plot_curve \ _train_voc_cat/*.log.json \ --keys loss_cls loss_bbox \ --legend loss_cls loss_bbox 可用keys 见log.json 记录。 测试模型 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # single-gpu testing python tools/test.py \ configs/voc_cat/faster_rcnn_r50_fpn_1x_voc...
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:///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=dict( # Ro...
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 ...
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,...
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 ...
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', ...
# --eval 选择需要评估的指标,比如segm是分割的情况,这是mask rcnn网络会有这个结果,还有bbox等 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2.调用API 在mmdet里面集成了很多现成的api也可以直接用来查看检测结果,这里写一个简单的调用方法。 from mmdet.apis import init_detector, inference_detector, show_result_pyplot ...
type='CrossEntropyLoss',use_sigmoid=False,loss_weight=1.0), loss_bbox=dict(type='L1Loss',loss_weight=1.0))) (1) rpn和rcnn中间数据转换流程 rpn_proposal=dict( nms_across_levels=False, nms_pre=12000, nms_post=2000, max_num=2000, nms...
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...
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...