在实现时,分类使用二值交叉熵而回归使用IoU loss。 实验 实验设置 实验的模型以ResNet50-FPN作为主干,每个特征level使用的尺寸为 , , , , 。FPN采用two-stage,第一阶段使用anchor-free标准,center-region 和ignore-region 分别为0.2和0.5,第二阶段使用anchor-based标准,IoU阈值为0.7。multi-task loss的stage-wise...
具体地还是另外了解deformable卷积和具体的实现代码才好理解。 同时,论文采用multi-task损失函数,其表达式如下; (1) anchor location loss 上式第一部分为anchor的坐标损失。论文希望中心附近的anchor数目多一些,而远离中心的anchor数目应该少一些,为此原论文定义了三种区域: a.定义中心区域CR=R(x’g, y’g, σ1w...
在实现时,分类使用二值交叉熵而回归使用IoU loss Experiment Experimental Setting 实验的模型以ResNet50-FPN作为主干,每个特征level使用的尺寸为,,,。FPN采用two-stage,第一阶段使用anchor-free标准,center-region和ignore-region分别为0.2和0.5,第二阶段使用anchor-based标准,IoU阈值为0.7。multi-task loss的stage-wise...
对每个region都提取一个固定维度的特征表示,再通过正常的softmax进行类型识别。 Fast-RCNN处理流程中把bbox regression放进了神经网络内部,与region分类和并成为了一个multi-task模型,这两个任务能够共享卷积特征,并相互促进。 Fast-RCNN成功的让人们看到了Region Proposal+CNN这一框架实时检测的希望。 —> 把region ...
分别为0.2和0.5,第二阶段使用anchor-based标准,IoU阈值为0.7。multi-task loss的stage-wise权重 ,平衡权重 ,NMS阈值为0.8。实验将图片等比缩放为 ,不使用其余数据增强手段,在8GPU上用SGD训练12个epoch,batch 16,初始学习率为0.02,8周期和11周期降低10倍。RPN的性能用AR来衡量,最终的检测结果则以AP进行衡量 ...
multi-task loss的stage-wise权重α1=α2=1α1=α2=1,平衡权重λ=10λ=10,NMS阈值为0.8。实验将图片等比缩放为[800,1333][800,1333],不使用其余数据增强手段,在8GPU上用SGD训练12个epoch,batch 16,初始学习率为0.02,8周期和11周期降低10倍。RPN的性能用AR来衡量,最终的检测结果则以AP进行衡量...
FPN采用two-stage,第一阶段使用anchor-free标准,center-region$\sigma{ctr}$和ignore-region$\sigma{ign}$分别为0.2和0.5,第二阶段使用anchor-based标准,IoU阈值为0.7。multi-task loss的stage-wise权重$\alpha^1=\alpha2=1$,平衡权重$\lambda=10$,NMS阈值为0.8。实验将图片等比缩放为$800, 1333$,不使用其余...
FPN采用two-stage,第一阶段使用anchor-free标准,center-region$\sigma_{ctr}$和ignore-region$\sigma_{ign}$分别为0.2和0.5,第二阶段使用anchor-based标准,IoU阈值为0.7。multi-task loss的stage-wise权重$\alpha^1=\alpha2=1$,平衡权重$\lambda=10$,NMS阈值为0.8。实验将图片等比缩放为$[800, 1333]$,不...
对于提取proposals的RPN,以及分类回归的Fast R-CNN,如何将这两个网络嵌入到同一个网络结构中,训练一个共享卷积层参数的多任务(Multi-task)网络模型。 这里先介绍交替训练的方法。 训练RPN网络,用ImageNet模型M0初始化,训练得到模型M1 利用第一步训练的RPN网络模型M1,生成Proposal P1 ...
Object detectionMFF-PRNCNNMulti-task lossIn this paper, an object detection model based on MFF-RPN and Multi-scale CNN is proposed. Firstly, the region proposal network based on multi-level feature fusion (MFF-RPN) is presented to extract......