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...
3. loss 的计算, 在计算 loss 之前需要从 anchor 中选择正负样本先从两幅图看下 RPN 学到了什么,左边是 RPN 没有加载训练好的权重输出的前 100 个 proposals,第二幅是加载训练好的权重后生成 proposals, 之所以只选 100 个是为了看得清楚, 可以看到第二幅图找到的 proposals 明显质量要高很多,第一幅可能都...
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...
要知道,训练RPN网络是有监督训练,需要有数据、还要有相应的类标签,输入小网络的是512个通道的3*3滑窗,类标签没有给定,没有类标签就无法计算Loss损失函数,无法训练网络。以3*3滑窗中心对应原图的位置作为中心点,在原图生成9个不同尺度长宽比的anchor,然后每个anchor都会被分配到相应的类标签,有正样本(1)、负样...
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...
keras版faster-rcnn算法详解(1.RPN计算) keras版faster-rcnn算法详解 (2.roi计算及其他) 我再对代码中loss的计算,config的设置等细节进行学习 Keras版Faster-RCNN代码学习(IOU,RPN)1 Keras版Faster-RCNN代码学习(Batch Normalization)2 Keras版Faster-RCNN代码学习(loss,xml解析)3 ...
Faster-RCNN整体框架RPN整体框架 每个点对应9个anchor(候选框),候选框有两类输出:一类为分类(是否有目标),一类为回归(候选框的四个参数)。RPN计算流程Faster-RCNN代价函数LossRPN层的Loss包含两部分:目标检测部分loss+回归检测的loss目标检测loss:交叉熵损失函数回归监测loss输出层的loss输出层分类的loss:交叉...
因为传进后面全卷积网络的是bbox,与gt_boxes不完全重合,为了使最终的结果更加接近gt_box,还需要进一步微调 而全卷积层的输出bbox_pred就是用于微调的,rpn_bbox_targets就是它训练的目标(target) 损失函数的计算: 代码语言:javascript 复制 #RPN# classification loss ...
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...