第一步,计算位置掩码mask_gt,对齐度量矩阵align_metric和IOU矩阵overlaps,三者均为shape(bs, n_max_boxes, na),其中mask_gt标识每一个gt框的topk个匹配cells。align_metric计算方式如下: 此处需要注意,cell_scores是经过mask_gt过滤过的得分矩阵,α默认取值为1.0,β默认取值为6.0。 第二步,为每一个cell选择IOU...
mask_gt): self.bs = pd_scores.shape[0] self.n_max_boxes = gt_bboxes.shape[1] mask_pos, align_metric, overlaps = self.get_pos_mask( pd_scores, pd_bboxes, gt_labels, gt_bboxes, anc_points, mask_gt ) target_gt_idx, fg_mask, mask_pos = self.select_highest_overlaps(mask_p...
第一步,计算位置掩码mask_gt,对齐度量矩阵align_metric和IOU矩阵overlaps,三者均为shape(bs, n_max_boxes, na),其中mask_gt标识每一个gt框的topk个匹配cells。align_metric计算方式如下: 此处需要注意,cell_scores是经过mask_gt过滤过的得分矩阵,α默认取值为1.0,β默认取值为6.0。 第二步,为每一个cell选择IOU...
mask_gt = gt_bboxes.sum(2, keepdim=True).gt_(0) # pboxes pred_bboxes = self.bbox_decode(anchor_points, pred_distri) # xyxy, (b, h*w, 4) _, target_bboxes, target_scores, fg_mask, _ = self.assigner( pred_scores.detach().sigmoid(), (pred_bboxes.detach() * stride_te...
loss[1] += self.keypoint_loss(pred_kpt, gt_kpt, kpt_mask, area) area:bounding box area class KeypointLoss(nn.Module): def forward(self, pred_kpts, gt_kpts, kpt_mask, area): """Calculates keypoint loss factor and Euclidean distance loss for predicted and actual keypoints.""" ...
,二者都包含一个交叉熵损失 用于最小化Pred和GT之间的像素分类误差,道路损失还额外包含一个IoU损失 。 最终模型的损失是一个带权复合损失: 训练的时候,先冻结模型其他部分权重,只训练编码器和检测头,然后冻结主干和检测头训练两个分割头,最终整个网络联合训练。
CMP_GT) interpreter.close() return mask.toBitmap() } private fun reshapeOutput1(masks: FloatArray) : List<Mat> { val all = mutableListOf<Mat>() for (mask in 0 until MASKS_NUMBERS) { val mat = Mat(X_POINTS, Y_POINTS, CvType.CV_32F) for (x in 0 until X_POINTS) { for (y...
mask_gt, )# 计算目标分数之和,用于损失计算的归一化target_scores_sum =max(target_scores.sum(),1)# 类别损失计算,使用二元交叉熵损失(BCE)loss[1] = self.bce(pred_scores, target_scores.to(dtype)).sum() / target_scores_sum# BCE# 如果有前景掩码(fg_mask)存在,则计算边界框损失和分布损失iffg...
VFL独有的:(1)学习 IACS 得分( localization-aware 或 IoU-aware 的 classification score)(2)如果正样本的 gt_IoU 很高时,则对 loss 的贡献更大一些,可以让网络聚焦于那些高质量的样本上,也就是说训练高质量的正例对AP的提升比低质量的更大一些。
, 0]).to(device), # 返回零张量形状与预测得分一致 ) mask_pos, align_metric, overlaps = self.get_pos_mask( pd_scores, pd_bboxes, gt_labels, gt_bboxes, anc_points, mask_gt ) # 获取正样本掩码、对齐度量、重叠度量 target_gt_idx, fg_mask, mask_pos = self.select_highest_overlaps(...