L1 loss比较适合回归任务，但是有个问题，随着bbox预测的结果越大，L1的值也越大，明显不是太合理，所...
提出focal loss让检测器训练更聚焦困难、错误分类的样本 4. 典型数据集与指标 (1)数据集 (2)指标 早期行人检测,使用每个窗口丢失率和假阳性的比值FPPW作为检测指标 从每个窗口丢失率和假阳性的比值FPPW转换到每张图片丢失率和假阳性的比值FPPI 近些年,使用类别平均精度(Average Precision,AP)作为评价指标,每个类别的...
bbox regressor输出的是N+1类别的4个候选框回归参数,共(N+1)*4个节点。 在计算损失时,SoftmaxLoss 代替了SVM,证明了softmax比SVM更好的效果;SmoothL1Loss 取代Bouding box 回归。将分类和边框回归进行合并(又一个开创性的思路),通过多任务Loss层进一步整合深度网络,统一了训练过程,从而提高了算法准确度。网络...
而在训练的loss上,回归损失还是GIoU损失和L1损失,而类别损失却做了一点改动——引入“IoU软标签”,如下图所: 图11 RT-DETR的优化目标 所谓的“IoU软标签”,就是指将预测框与GT之间的IoU作为类别预测的标签。熟悉YOLO工作的读者一定对此不会陌生,其本质就是已经被广泛验证了的IoU-aware。在最近的诸多工作里,比如...
研究团队分析了训练成本，发现额外的时间和显存消耗主要来自生成用于监督分布的 FGL Loss 标签。通过对 D-FINE 进行的进一步优化，这些额外的训练时间和显存占用被控制在 6% 和 2% 以内，对整体影响很小。D-FINE 预测的可视化 以下是 D-FINE 在各种复杂检测场景中的预测结果。这些场景包括遮挡、低光照、运动模糊、...
fcos_loss.py to fcos_loss.cpython-37.pyc byte-compiling build/bdist.linux-x86_64/egg/ppdet/modeling/losses/smooth_l1_loss.py to smooth_l1_loss.cpython-37.pyc byte-compiling build/bdist.linux-x86_64/egg/ppdet/modeling/losses/probiou_loss.py to probiou_loss.cpython-37.pyc byte-compiling...
RT-DETR uses a combination of classification loss (such as cross-entropy) and bounding box regression loss (like smooth L1 loss). Modify or introduce additional loss terms if needed. Initialize the model: Create an instance of the RT-DETR model with your modified architecture. Make sure to ...
[00:4 all 683 693 0.0294 0.00866 0.0029 0.00131 Epoch GPU_mem giou_loss cls_loss l1_loss Instances Size 5/300 5.88G 1.941 0.234 0.5851 1 640: 100%|██████████| 654/654 [11:57<00:00, Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 86...
Loss Smooth-L1 GIoU/DIoU/CIoU IoUAware Focal Loss VariFocal Loss Post-processing SoftNMS MatrixNMS Speed FP16 training Multi-machine training Details Resize Lighting Flipping Expand Crop Color Distort Random Erasing Mixup AugmentHSV Mosaic Cutmix ...
shape[1] / num_boxes return {'loss_cls': loss} 对于回归损失,则采用和DETR系列一直的xywh形式的L1损失和GIoU损失,就不做介绍了。 四、训练策略 4.1 训练配置 这里我们直接罗列出RT-DETR的训练配置,参考自官方的项目代码(现在的论文是真的越来越不详细地罗列出训练配置了,感觉这不是好现象): batch size为...