那为什么focal loss可以克服类别不平衡问题呢?因为通过focal loss,量大的类别所贡献的loss被大幅砍削,训练过程中量少的类别拥有了更大的话语权,更加被model所关心了。所以RetinaNet在保留了之前one-stage目标检测器的速度优势的同时,也解决了one-stage检测器难以训练正负样本不平衡的问题。 实现证明,在COCO数据集上,采...
one-stage modelundesirable outputweighting preferenceIn the evaluation scenario with undesirable outputs, the SBM-Undesirable model is usually used together with the SuperSBM-Undesirable model to fully differentiate efficient and inefficient decision-making units (DMUs). The existing SuperSBM-Undesirable ...
模型的损失函数只是将边界框的回归损失与分类的交叉熵损失相加,通常使用均方误差(MSE): outputs=model.forward_pass(image)class_pred=outputs[0]bbox_pred=outputs[1]class_loss=cross_entropy_loss(class_pred,class_true)bbox_loss=mse_loss(bbox_pred,bbox_true)loss=class_loss+bbox_lossoptimize(loss) ...
2、提升速度 (1)model–Darknet19,有19个卷积层和5个maxpooling层,基本采用3x3 filter 和 每次pooling后通道数加倍的方法; (2)采用data augmentation,随机裁剪,旋转,以及色调,饱和度和曝光偏移。 (3)去掉原网络最后一个卷积层,增加了三个 3 * 3 (1024 filters)的卷积层,并且在每一个卷积层后面跟一个1 ...
这也可能是导致 AP 稍差的原因。再说到 fps 的问题，个人觉得，two-stage 的 detect head 是拖累 ...
I built a simple one-stage model using a script (see below), but I wasn't able to add a validation data set to the testplan, in order to obtain the validation RMSE. How can I do this? I saw this:http://au.mathworks.com/help/mbc/ex...
The experimental results show that the proposed ELCT-YOLO model has strong ability in expressing multi-scale information and good robustness in detecting lung tumors of various sizes. Keywords: lung cancer; tumor; CT image; one-stage detector; YOLO; multi-scale; receptive field MSC: 68W11; ...
Bbox regression:在 Multi-Region CNN Model 中整幅图经过网路的最后一层卷积层后,接一个 Bbox regression layer,与 RPN 不同,此处的 regression layer 是两层 FC 以及一层 prediction layer,为了防止 Selective Search 得到的框过于贴近物体而导致无法很好的框定物体,将候选框扩大为原来的 1.3 倍再做。
Models of one - stage , two - stage and thick wheel systems are built and and analyzed using the model. 分别建立 单级 转轮系统、厚转轮系统以及两级转轮系统的模型. 互联网 Objective : To explore the feasibility of one - stage resection acute obstruction of left hemicolonic carcinoma. ...
RefineDet的作者就在一个讲座里指出了,不知道为啥让图森的人抢先了。另外似乎跟RepPoints里的basemodel一样, 在知乎引发了热议https://www.zhihu.com/question/338959309)。 1、多尺度特征和One-stage 在two-stage中,通过roipooling或者roialign可以解决特征的对齐问题。在One-stage中,可以通过FPN来缓解特征的对齐问题...