5.Distillation:6. alpha: 1.07. loss: soft_label8.9.QuantAware:10. onnx_format: true11. activation_quantize_type: 'moving_average_abs_max'12. quantize_op_types:13. - conv2d14. - matmul_v215.16.TrainConfig:17. train_iter: 100018. eval_iter: 10019. learning_rate: ...
最后,再说一下RT-DETR的assignment和loss两大部分。尽管RT-DETR的前大半部分保留了太多的CNN框架的痕迹,但对于最终的检测头,或者说解码器,RT-DETR还是选择了基于cross attention的Transformer decoder,并连接若干MLP作为检测头,因此,RT-DETR无疑是DETR架构。具体来说,RT-DETR选择DINO的decoder,使用了具体线性复杂度的...
本文记录的是基于NWD的RT-DETR的损失函数改进方法研究。目前的IoU-Loss在一些情况下不能提供梯度来优化网络,例如当预测边界框P和真实边界框G没有重叠(即 |P∩G|=0),或者P完全包含G或反之(即 |P∩G|=P 或G),而这两种情况在微小物体检测中非常常见。CIoU和DIoU虽然能处理上述两种情况,但它们基于IoU,对微小...
二、原理 Inner-IoU: More Effective Intersection over Union Loss with Auxiliary Bounding Box 2.1 Inner - IoU计算原理 定义相关参数: 真实(GT)框和锚点分别表示为Bgt和B。 GT框和内GT框的中心点表示为$(x{c}^{gt}, y{c}^{gt}),锚点和内锚点的中心点表示为(x{c}, y{c})$。 GT框的宽度和高度...
(4)Head和Loss:和DINOHead基本一样,从RT-DETR的配置文件其实也可以看出neck+transformer+detr_head其实就是一整个Transformer,拆开写还是有点像YOLO类的风格。而训练加入了IoU-Aware的query selection,这个思路也是针对分类score和iou未必一致而设计的,改进后提供了更高质量(高分类分数和高IoU分数)的decoder特征; ...
本文记录的是改进RT-DETR的损失函数,将其替换成Slide Loss,并详细说明了优化原因,注意事项等。Slide Loss函数可以有效地解决样本不平衡问题,为困难样本赋予更高的权重,使模型在训练过程中更加关注困难样本。若是在自己的数据集中发现容易样本的数量非常大,而困难样本相对稀疏,可尝试使用Slide Loss来提高模型在处理复杂...
Slide Loss函数可以有效地解决样本不平衡问题,为困难样本赋予更高的权重,使模型在训练过程中更加关注困难样本。若是在自己的数据集中发现容易样本的数量非常大,而困难样本相对稀疏,可尝试使用Slide Loss来提高模型在处理复杂样本时的性能。 专栏目录:RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、...
0.337316 loss_giou_aux: 4.784553 loss_class_dn: 0.399882 loss_bbox_dn: 0.044472 loss_giou_dn: 0.703513 loss_class_aux_dn: 2.051158 loss_bbox_aux_dn: 0.235991 loss_giou_aux_dn: 3.677683 loss: 16.574669 eta: 1:05:00 batch_cost: 1.0780 data_cost: 0.3789 ips: 3.7105 images/s [04/21 ...
常用的损失函数如 IoU 损失(Intersection over Union Loss): L_IoU = 1 text{IoU}(B_pred, B_gt) 其中B_pred是预测的边界框,B_gt是真实的边界框,text{IoU}计算两个边界框的交集与并集之比。 定义:IoU 损失定义为 1 减去预测边界框和真实边界框的 IoU 值,用于衡量边界框预测的准确性。 原理:IoU 能够...
7. loss: soft_label 8. 9.QuantAware: 10. onnx_format: true 11. activation_quantize_type: 'moving_average_abs_max' 12. quantize_op_types: 13. - conv2d 14. - matmul_v2 15. 16.TrainConfig: 17. train_iter: 1000 18. eval_iter: 100 ...