defrpn_loss_cls(num_anchors):defrpn_loss_cls_fixed_num(y_true,y_pred):iftf.keras.backend.image_data_format()=='channels_last':returnlambda_rpn_class*K.sum(y_true[:,:,:,:num_anchors]*K.binary_crossentropy(y_pred[:,:,:,:],y_true[:,:,:,num_anchors:]))/K.sum(epsilon+y_tru...
0:24:04 iter: 19 total_loss: 9.6 loss_cls: 1.5 loss_box_reg: 0.001034 loss_mask: 0.6936 loss_rpn_cls: 6.773 loss_rpn_loc: 0.5983 time: 1.4664 data_time: 0.0702 lr: 4.9953e-06 max_mem: 2447M 我有这样的结果 浏览11提问于2021-11-30得票数 7 ...
可以看到,整个Loss分为2部分: cls loss,即rpn_cls_loss层计算的softmax loss,用于分类anchors为positive与negative的网络训练 reg loss,即rpn_loss_bbox层计算的soomth L1 loss,用于bounding box regression网络训练。注意在该loss中乘了p_{i}^{*},相当于只关心positive anchors的回归(其实在回归中也完全没必要去...
在RPN中部,分类分支(cls)和边框回归分支(bbox reg)分别对这堆anchor进行各种计算: Note:two stage型的检测算法在RPN之后还会进行再一次的分类任务和边框回归任务,以进一步提升检测精度。 在RPN末端,通过对 两个分支的结果进行汇总,来实现对anchor的初步筛除(先剔除越界的anchor,再根据cls结果通过NMS算法去重)和初步...
其中rpn_cross_entropy和rpn_loss_box是RPN网络的两个损失,cls_score和bbox_pred是rcnn网络的两个损失。前两个损失用于判断archor是否是ground truth(二分类);后两个损失的batchsize是256。 将rpn_label(1,?,?,2)中不是-1的index取出来,之后将rpn_cls_score(1,?,?,2)及rpn_label中对应于index的取出,...
为了解决计算RPNloss正负样本的不均衡问题,先假设正样本占总样本的比例为0.5,如果数量不够则选择所有的正样本。负样本同理,每张图像上选取的样本数量总数设置为256(人为设定)。 代码如下所示: classBalancedPositiveNegativeSampler(object):""" This class samples batches, ensuring that they contain a fixed proport...
1)分类loss 2)回归loss 4,proposal generator 获得候选框的目的是为了给第二阶段提供优质的roi框,首先通过rpn_cls_prob筛选出topk_rpn_pre_nms个框,然后再经过nms得到topk_rpn_post_nms个框,最终输出给roi align。主要流程如下图。 主要步骤和相应代码实现如下: ...
Classification and Regression: 全连接层后接两个子连接层——分类层(cls)和回归层(reg),分类层用于判断Proposal的类别,回归层则通过bounding box regression预测Proposal的准确位置。 Region Proposal Networks 区域推荐网络 RPN网络用于生成区域候选框Proposal,基于网络模型引入的多尺度Anchor,通过Softmax对anchors属于目标...
name: "rpn_loss_cls" type: "SoftmaxWithLoss" # 很明显这里是计算softmax的损失,输入labels和cls layer的18个输出(中间reshape了一下),输出损失函数的具体值 bottom: "rpn_cls_score_reshape" bottom: "rpn_labels" propagate_down: 1 propagate_down: 0 ...
1. rpn_data layer,bottom :rpn_cls_score,gt_boxes 输出供rpn_cls_score_loss计算的label和供rpn_bbox_loss计算的target 2. proposal _target_layer即roi_data layer,仅在训练中存在,在推理中不存在,位于proposal与roi pooling之间。 ...RPN 解析 RPN全称是Region Proposal Network,Region Proposal的中文意思...