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性。 五、结论 损失
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: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...
51CTO博客已为您找到关于RCNN目标检测算法的损失函数表达式的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及RCNN目标检测算法的损失函数表达式问答内容。更多RCNN目标检测算法的损失函数表达式相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成
Faster RCNN的损失函数(Loss Function) Faster RCNN的损失函数(Loss Function)的形式如下: : Anchor[i]的预测分类概率; Anchor[i]是正样本时, ; Anchor[i]是负样本时, ; 什么是正样本与负样本满足以下条件的Anchor是正样本: 与Ground Truth Box的IOU(Intersection-Over-Union) 的重叠区域最大的Anchor;...
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。
RPN层的损失函数如下:RPN层的分类损失和fast R-CNN类似,也是由两部分组成,即分类损失和边界框回归损失。 下面来具体看看①和②部分:【注:边界框回归损失在之前文章R-CNN中有介绍,不明白的可以去了解一下】 ROI Pooling 上文已经较为详细的讲述了RPN层,即我们图4.1中的①路径,接下来我们继续来...
目标检测模型中损失函数的设计是模型成败的关键因素,是每位作者的心血结晶,往往也是论文中最难理解的部分,笔者受 动手学CV-Pytorch的启发,尝试去理解了Faster R-CNN和SSD的损失函数。与YOLOv1不同,Faster R-C…
MaskRCNN:损失函数 Mask RCNN属于two stage目标检测算法(转化为回归问题来解决目标边框定位)。其中总共有五个损失函数,分别是rpn网络的两个损失,mrcnn的两个损失,以及mask分支的损失函数。总损失为五个损失之和。前四个损失函数与Faster rcnn的损失函数一样,最后的mask损失函数的采用的是mask分支对于每个RoI有K*m...