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...
Fast R-CNN在训练时采用了多任务损失函数,将分类与预测合并到一个网络当中,并且在有必要时可采用SVD分解对全连接层权重进行分解,从而加快前向传播速率。 虽然Fast R-CNN得到了与R-CNN相当的性能,mAP在66%-67%,并且将R-CNN的84小时的训练时间降低至9.5小时,测试时间从47秒将降低至0.32秒。但是Fast R-CNN存在...
bbox_inside_weight对应于公式(1)(Faster RCNN的损失函数)中的 p^* ,即当Anchor为正样本时值为1,为负样本时值为0。bbox_outside_weights对应于公式(1)(Faster RCNN的损失函数)中的 N_{reg}、 \lambda、 N_{cls} 的设置。在论文中, N_{cls}=256 , N_{reg}=2400 , \lambda=10 ,如此分类和...
RNN算法的损失函数是什么 rcnn算法 目录 一.简介 二.算法流程 1.建议框(Region Proposal)的确定 2.CNN模型提取特征--预训练和微调 (1).CNN模型预训练 (2).CNN模型微调 3.SVM分类训练 扩展:为什么要用SVM分类,而不在CNN模型后面添加softmax层进行分类?
(2) R-CNN训练过程分为了三个阶段,而Fast R-CNN直接使用softmax替代SVM分类,同时利用多任务损失函数边框回归也加入到了网络中,这样整个的训练过程是端到端的(除去region proposal提取阶段)。 也就是说,之前R-CNN的处理流程是先提proposal,然后CNN提取特征,之后用SVM分类器,最后再做box regression,而在Fast R-CN...
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)。
mini-batch的损失函数,正、负anchors的比例为1:1. Sharing Convolutional Features for Region Proposal and Object Detection 至此我们已经描述了如何训练一个region proposal generation的网络,但没有考虑region-based 的目标检测CNN将利用这些proposals。采用fast r-cnn ...
SSD网络对于每个stage输出的特征图都进行边框回归和分类处理,SSD的损失包括类别损失和定位损失,其中,类别损失L_conf又分为正样本和负样本类别损失,联合损失函数如下: 为了提高检测准确度,作者还引入了四种辅助方法: 匹配策略:即ground truth和Default box的匹配。首先,根据最大的overlap将ground truth和default box进行匹...
损失函数: 从上一期Faster RCNN的算法原理上,我们知道Faster RCNN算法有两部分,一个是用来提取候选框的RPN网络,一个是最后检测目标的分类回归网络。通过学习,我们知道RPN网络在提取候选框的时候有两个任务,一个是判断该anchor产生的候选框是否是目标的二分类任务,另一个是对该候选框进行边框回归的回归任务。 而Fast...