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: AI检测代码解析 gt_anchor_deltas = [self.box2box_transform.get_deltas(anchors, k) for k in gt_boxes] 1. AI检测代码解析 dx = wx ...
在训练阶段,RPN 会利用 ground truth 信息来提供强监督,帮助网络学习正确区分前景和背景,以及准确计算回归偏移量。例如,计算 rpn_cross_entropy 损失用于分类,计算 rpn_loss_box 损失用于回归。 在测试阶段,RPN 会输出一系列的候选区域,即 proposals 。这些 proposals 会经过后续的处理和筛选,例如非极大值抑制(NMS)...
rpn_conv_shared (Conv2D)rpn_bbox_pred (: 0.0000e+00 - val_loss: 42.9541 - val_rpn_class_loss: 8.3271 - val_rpn_bbox_loss: 34.6270 - val_mrcnn_class_loss: 0.0096 - val_loss: 40.8780 - val_rpn</em 浏览5提问于2020-07-08得票数 0 ...
实际上,这一层的4个输出,rpn_labels是需要输出到rpn_loss_cls层,其他的3个输出到rpn_loss_bbox,label实际上就是loss function前半部分中的 P i ∗ P_i^* Pi∗(即计算分类的loss),这是一个log loss,为-1的label是无法进行log计算的,剩下的0、1就直接计算,这一部分实现了256。loss function后...
Region Proposal Networks。RPN网络用于生成region proposals。该层通过softmax判断anchors属于positive或者negative,再利用bounding box regression修正anchors获得精确的proposals。 Roi Pooling。该层收集输入的feature maps和proposals,综合这些信息后提取proposal feature maps,送入后续全连接层判定目标类别。
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
loss_bbox=dict(type='IoULoss', loss_weight=1.0), loss_centerness=dict( type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=True, loss_weight=1.0))) 假设我们在训练之后有检查点(checkpoint,权重)./work_dirs/faster-rcnn_r50_fpn_fcos-rpn_1x_coco/epoch_12.pth,然后,我们可以使用下面的命令来评估候选区域的质...
结构如下图所示 下面介绍一下RCNN的损失,也是两类 分类损失 这里的输入是最后全连接层的输出,没有...,labels=label)) 回归损失 输入一个为最后全连接层的输出,另一个为RPN最后的bbox输出,用来对RPN输出的bbox进行修正。 loss_box RCNN系列之Faster RCNN详解 开始RPN之前,还是先熟悉一下RPN的基础网络VGG16...
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" ...
2)根据评判标准,生成2组向量:anchor与ground truth匹配ID,用于bbox(bounding box回归);anchor的label:正样本、负样本、don’t care。 3)是否删除超过图像大小的anchor 3,RPN Loss rpn有两个任务:从众多anchor中,判断哪些anchor是正样本,哪些是负样本,即分类任务;对于正样本的anchor,回归获得真正的目标,即回归任务...