一、make_rpn_loss_evaluator() RPN的loss文件在your_project/maskrcnn_benchmark/modeling/rpn/loss.py文件中,我们首先看到make_rpn_loss_evaluator()函数: # RPN模块是通过调用这个函数 用于 计算loss的defmake_rpn_loss_evaluator(cfg,box_coder):# 匹配器 用于给Proposals分配真实的标签matcher=Matcher(cfg.MOD...
设计目标其一:希望预测的 anchor ,并且被抽样出来的那几个预测框的位置非常接近其对应的标记框的位置。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_transfo...
并不是除了以上两条的anchor为负样本,而是与ground truth的IoU小于某一个阈值t2的anchor为负样本,[t2,t1]之间的样本为“don’t care”样本,既不是正样本也不是负样本,不参与模型优化,即:不计算rpn loss。 第一条保证了每个ground truth都有一个anchor与之相对应,第二条保证了在众多的anchor中,可以筛选出一定...
并不是除了以上两条的anchor为负样本,而是与ground truth的IoU小于某一个阈值t2的anchor为负样本,[t2,t1]之间的样本为“don’t care”样本,既不是正样本也不是负样本,不参与模型优化,即:不计算rpn loss 第一条保证了每个ground truth都有一个anchor与之相对应,第二条保证了在众多的anchor中,可以筛选出一定数...
maskrcnn rpn loss计算 maskrcnn原理解读 上半年的文字检测算法还是集中于one-stage和two-stage。one-stage的算法主要利用FPN的结构预测分割图以及其他辅助的标签,如回归的值等得到文本的区域;two-stage的算法主要利用mask-rcnn辅助一些改进提升文字检测算法的性能。这篇文章我们就主要说一说这半年的文字检测算法到底...
训练RPN的loss函数定义如下: 其中,i表示mini-batch中第i个anchor,pi表示第i个anchor是前景的概率,当第i个anchor是前景时pi为1反之为0,ti表示预测的bounding box的坐标,ti∗为ground truth的坐标。 看过Fast R-CNN文章详细解读文章的会发现,这部分的loss函数和Fast R-CNN一样,除了正负样本的定义不一样,其他表...
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
3. Loss Function 损失函数 ① 算法给两种类型的anchors分配positive label: 第一种:anchors与ground-truth box重叠区域,IoU最大的anchor; 第二种:anchor与ground-truth box重叠区域,IoU超过0.7的anchor; ② 如果anchors与ground-truth boxes的IoU低于0.3,则给non-positive anchor分配positive label; ...
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...
I've tried many ways to prevent nan (normalizing images, low lr) , but it still persists. I've tried with two different datasets. Both of them give nan loss in first epoch. Only 'loss_rpn_box_reg' becomes nan. What can be the reason ? I also discussed this issuehere.Another thread...