对于rpn_loss_cls,输入的rpn_cls_scors_reshape和rpn_labels分别对应p与p^{*},N_\text{cls}参数隐含在p与p^{*}的caffe blob的大小中 对于rpn_loss_bbox,输入的rpn_bbox_pred和rpn_bbox_targets分别对应t与t^{*},rpn_bbox_inside_weigths对应p^{*},rpn_bbox_outside_weigths未用到(从smooth_L1_...
所以设计 smooth_l1_loss 的损失函数。 对应到代码即: pred_anchor_deltas 和 gt_anchor_deltas 一致 涉及配置项:cfg.MODEL.RPN.BBOX_REG_LOSS_TYPE 计算流程: gt_anchor_deltas = [self.box2box_transform.get_deltas(anchors, k) for k in gt_boxes] 1. dx = wx * (target_ctr_x - src_ctr_...
百度试题 结果1 题目RPN中reg loss,即rpn_loss_bbox层计算的softmax loss,用于bounding box regression网络训练。 A. 正确 B. 错误 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
计算预测值与真实值之间的差距即为损失函数值(比如用交叉熵、L1 loss等刻画预测值与真实值的差距)。当损失函数最小时,预测值与真实值最接近,符合我们的期望。 先来看rpn层的输出预测值,就是roi_head层的输出,即置信度矩阵(A*1,H,W),bbox矩阵(A*4,H,W)。可以这么理解这两个输出的矩阵:置信度矩阵(A*1...
top: "rpn_cls_loss" loss_weight: 1 loss_param { ignore_label: -1 normalize: true } } layer { name: "rpn_loss_bbox" type: "SmoothL1Loss" bottom: "rpn_bbox_pred" bottom: "rpn_bbox_targets" bottom: "rpn_bbox_inside_weights" ...
从 proposal 通过平移放缩得到ground truth需要的4个平移放缩参数（对应图上的 bbox_pred）。
loss_weight: 1 loss_param { ignore_label: -1 normalize: true } } layer { name: "rpn_loss_bbox" type: "SmoothL1Loss" # 这里计算的框回归损失函数具体的值 bottom: "rpn_bbox_pred" bottom: "rpn_bbox_targets" bottom: "rpn_bbox_inside_weights" ...
loss_bbox=dict(type='L1Loss', loss_weight=1.0)), 以上文件设置了RPN Head为RPNHead(RPNHead定义在mmdetection/mmdet/models/dense_heads/rpn_head.py文件里面);同时定义了anchor_generator为AnchorGenerator(AnchorGenerator定义在mmdetection/mmdet/core/anchor/anchor_generator.py里面),指定了Anchor生成的方式;bbox...
两部分损失用作优化网络 理解Anchor Anchor本质是在原图大小上的一系列的矩形框,但Faster RCNN将这一系列的矩形框和feature map进行了关联。具体做法是,首先... 目标检测——Faster RCNN原理 。rpn_bbox_pred是bbox的预测值(实际上是以前算的偏移值) 四、proposal这一步主要是用NMS进一步矫正regionproposal。NMS...
cls_gt==1,axis=1)bbox_weights=(rpn_cls_gt==1).reshape(batch_size,1,-1)*self._bbox_...