这两类损失函数往往用于检测模型最后一部分,根据模型输出(类别和位置)和实际标注框(类别和位置)分别计算类别损失和位置损失。 类别损失 1. 交叉熵损失 Cross Entropy Loss 交叉熵损失是基于“熵”这个概念,熵用来衡量信息的不确定性。对于概率分布为p(X)的随机变量X,熵可以表示为: 当X分布的不确定性越大,对应的...
根据任务类型选择损失函数:对于回归任务,MSE是不错的选择;对于分类任务,交叉熵损失更为合适。 多任务学习中的损失平衡:在Mask R-CNN等多任务学习框架中,需要合理设置不同损失项的权重,以确保各个任务都能得到充分的训练。 损失函数的优化:通过调整学习率、使用正则化项等方法,可以进一步优化损失函数的收敛速度和稳定...
损失函数:添加了5个损失函数,2个用于RPN计算,2个用于最终分类回归instance,1个用于掩码损失计算 原始标签处理:推理网络中,Proposeal筛选出来的rpn_rois直接用于生成分类回归以及掩码信息,而training中这些候选区需要和图片标签信息进行运算,生成有训练价值的输出,进行后面的生成以及损失函数计算 首先初始化并载入预训练参数...
与R-CNN框架图对比,可以发现主要有两处不同:一是最后一个卷积层后加了一个ROI pooling layer,二是损失函数使用了多任务损失函数(multi-task loss),将边框回归Bounding Box Regression直接加入到CNN网络中训练(关于什么是边框回归,请参看本深度学习分类下第56题:https://www.julyedu.com/question/big/kp_id/26/...
损失函数由两部分组成,一个是分类损失,一个是边界框回归损失,因为Faster RCNN的损失函数与Fast RCNN差不多,所以损失函数的部分均放在后面单独讲解。 Fast RCNN总结: 在原文中,作者说Fast RCNN是R-CNN和SPPNet的一个快速更新,所以改进的内容并不是特别多,与后面的Faster RCNN提出了RPN相比,这只能算是一次打补...
R-CNN框架图对比,可以发现主要有两处不同:一是最后一个卷积层后加了一个ROI pooling layer,二是损失函数使用了多任务损失函数(multi-task loss),将边框回归Bounding Box Regression直接加入到CNN网络中训练。 (1) ROI pooling layer实际上是SPP-NET的一个精简版,SPP-NET对每个proposal使用了不同大小的金字塔映射...
Fast R-CNN 最重要的一点就是包含特征提取器、分类器和边界框回归器在内的整个网络能通过多任务损失函数进行端到端的训练,这种多任务损失即结合了分类损失和定位损失的方法,大大提升了模型准确度。 ROI 池化 因为Fast R-CNN 使用全连接层,所以我们应用 ROI 池化将不同大小的 ROI 转换为固定大小。
A Loss Function for Learning Region Proposals 训练RPN时,只对两种anchor给予正标签:和gt_box有着最高的IoU && IoU超过0.7。如果对于 所有的gt_box,其IoU都小于0.3,则标记为负。损失函数定义如下: 其中i为一个mini-batch中某anchor的索引,pi表示其为目标的预测概率,pi*表示gt_box(正为1,否则为0)。
Faster R-CNN和SSD SSD可以说在边界框回归问题上完全参考RPN,包括损失函数,所以它们都用smooth L1损失。 YOLO,YOLOv2和YOLOv3 YOLO系列在边界框回归损失上用的是L2,并没有参考RPN。 其他损失 最后就是除了分类损失和回归损失外的其他损失函数,主要是起到辅助作用。