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...
RPN 多任务损失的作用 RPN 是 Faster R-CNN 中用于生成目标候选区域的模块,其多任务损失由两部分组成,即分类损失(classification loss)和回归损失(regression loss),目的是让 RPN 能够准确地生成可能包含目标的候选区域。 分类损失:RPN 对每个锚框(anchor)进行二分类,判断其是前景(包含目标)还是背景。分类损失(通常...
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...
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...
该类可以采样样本anchors(不可能拿所有的质量层次不齐的anchors计算loss),并确保正负样本的比例。实现非常简单。 初始化时输入一张图要采样的anchors的数量以及正样本anchors的比例即可,具体如前文make_rpn_loss_evaluator函数中所述。 __call__函数 RPNLossComputation类调用该函数时输入labels,是labels_per_image的列...
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; ...
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: 上图中D网络就是VGG16,如果你不太理解上图的含义,请移步:http://blog.csdn.net/u010725283/article...的全连接层的最后输出是8维的向量,其中每一个输出单元代表了以上含义。 以上过程可以看作是CNN的前向传播过程,从...
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...