用户最终目的就是得到各个类别的概率似然值,这个时候就只需要一个Softmax层,而不一定要进行softmax-loss操作;或者用户有通过其他什么凡是已经得到了某种概率似然值,然后要做最大似然估计,此时则只需要后面的softmax-loss而不需要前面的softmax操作,因此提供两个不同的layer结构比值提供一个合在一起的Softmax-loss lay...
上面的三种Loss用于计算目标检测的Bounding Box Loss时,独立的求出4个点的Loss,然后进行相加得到最终的Bounding Box Loss,这种做法的假设是4个点是相互独立的,但实际上他们是有一定相关性 但是大多数选取最终的结果使用的都是IOU进行过滤,这两者是不等价的,多个检测框可能有相同大小的smoothL1Loss,但IOU可能差异很大,...
本文提出了一种学习feature map来实现Object Detection任务上mimic的方法。 传统的Mimic过程,一般使用一个已经训练好的大模型,固定该模型的weights不变,设计一个小模型,学习大模型的soft targets 或者logits的输出;大模型学习到有效的信息可以传递给小模型,使得小模型也可以有较为不错的性能表现,其Loss函数如下: 其中W...
【论文研读】Object detection at 200 Frames Per Second 梦寐mayshine 欢迎 大家加关注不迷路~ 工科生+文科生+艺术生 5 人赞同了该文章 【综述】 1.三个方面的改观network architecture:轻量级、良好性能->深(保证精度)而窄(控制复杂度)的架构 loss function:采用yolo蒸馏(物性缩放蒸馏损失+特征映射网络FM-NMS+...
Current detection systems repurpose classifiers to perform detection. To detect an object, these systems take a classifier for that object and evaluate it at various locations and scales in a test image. Systems like deformable parts models (DPM) use a sliding window approach where the classifier ...
论文分析了one-stage网络训练存在的类别不平衡问题,提出能根据loss大小自动调节权重的focal loss,使得模型的训练更专注于困难样本。同时,基于FPN设计了RetinaNet,在精度和速度上都有不俗的表现 论文:Focal Loss for Dense Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/abs/1708.02002 ...
Prior work on object detection repurposes classifiers to perform detection. 先前关于目标检测的工作重新调整分类器来执行检测。 Instead, we frame object detection as a regression problem to spatially separated bounding boxes and associated class probabilities. ...
wedefineanepisodictrainingprocedurethataimstoprogressivelydiscovertheoptimallossfunctionandaugmentationdetailsforFSODpurposesinadata-drivenmanner.Usingreinforcementlearning(RL)techniques,weaimtotunethelossfunctionandaugmentationdetailssuchthattheymaximizetheexpecteddetectionqualityofanFSODmodelobtainedbyfine-tuningtoasetof...
1. We develop an efficient and powerful object detection model. It makes everyone can use a 1080 Ti or 2080 Ti GPU to train a super fast and accurate object detector. 2. We verify the influence of state-of-the-art Bag-of-Freebies and Bag-of-Specials methods of object detection during...
(1)Focal loss的详细推导 Focal loss的设计是为了解决一个阶段的目标检测场景,在训练阶段有一个极端不平衡的前景和背景类。从二分类的交叉熵开始引出Focal loss, CE={−log(p)ify=1−log(1−p)otherwise 在上述式子中y∈{±1}指定了标签类,并且p∈[0,1]是当标签y=1时模型对类的估计概率。为了便于...