maskrcnn损失函数公式

Mask R-CNN的损失函数由三部分组成：分类误差、检测误差和分割误差。

分类误差和检测误差是Faster R-CNN中的，分割误差是Mask R-CNN中新增的。

对于每个MxM大小的ROI区域，mask分支有KxMxM维的输出（K是指类别数量）。

对于每一个像素，都使用sigmoid函数求二值交叉熵，即对每个像素进行逻辑回归，得到平均的二值交叉熵误差Lmask。

通过引入预测K个输出的机制，允许每个类都生成独立的mask，以避免类间竞争，这样就能解耦mask和种类预测。

对于每一个ROI区域，如果检测得到属于哪一个分类，就只使用该类的交叉熵误差进行计算，即对于一个ROI区域中KxMxM的输出，真正有用的只是某个类别的MxM的输出。

以下是Mask R-CNN损失函数的公式示意图：


相关问题

mask rcnn损失函数公式

Mask R-CNN的损失函数由四个部分组成：分类损失、边界框损失、Mask损失和正则化项。其中，分类损失和边界框损失用于检测目标，Mask损失用于分割目标，正则化项则用于控制模型的复杂度。

分类损失：

$$L_{cls} = -\frac{1}{N_{cls}}\sum_{i=1}^{N_{cls}}y_i\log(p_i)+(1-y_i)\log(1-p_i)$$

其中，$N_{cls}$是正样本的数量，$y_i$是第$i$个样本的真实类别标签，$p_i$是预测为正样本的概率。

边界框损失：

$$L_{box} = \frac{1}{N_{box}}\sum_{i=1}^{N_{box}}\sum_{j\in\{x,y,w,h\}}smooth_{L_1}(t_j^i - t_j^{*i})$$

其中，$N_{box}$是正样本的数量，$t_j^i$是第$i$个样本的第$j$个边界框回归参数的预测值，$t_j^{*i}$是第$i$个样本的第$j$个边界框回归参数的真实值，$smooth_{L_1}(x)$是一个平滑的$L_1$损失函数。

Mask损失：

$$L_{mask} = -\frac{1}{N_{mask}}\sum_{i=1}^{N_{mask}}y_i\log(p_i)+(1-y_i)\log(1-p_i)$$

其中，$N_{mask}$是正样本的数量，$y_i$是第$i$个样本的真实Mask标签，$p_i$是预测为正样本的概率。

正则化项：

$$L_{reg} = \sum_{i}\sum_{j\in\{x,y,w,h\}}\left|w_j^i\right|$$

其中，$w_j^i$是第$i$个样本的第$j$个边界框回归参数。

最终的总损失函数为：

$$L = L_{cls} + L_{box} + L_{mask} + L_{reg}$$

maskrcnn损失函数详解

Mask RCNN中的损失函数包括rpn网络的两个损失、mrcnn的两个损失以及mask分支的损失函数。前四个损失函数与Faster RCNN的损失函数相同，最后一个mask损失函数是针对每个RoI生成的K*m^2维度输出的。其中，K表示类别数，m表示分辨率为m*m的二值mask。

对于一个属于第k个类别的RoI，mask损失函数只考虑第k个mask，其他掩模输入不会对损失函数产生贡献。这样的定义允许为每个类别生成掩模，并且不存在类间竞争。

具体而言，mask损失函数采用平均二值交叉熵损失（average binary cross-entropy loss），用于衡量生成的掩模与真实掩模之间的差异。

参考资料：
Mask RCNN中总共有五个损失函数，分别是rpn网络的两个损失，mrcnn的两个损失，以及mask分支的损失函数。引用自：https://github.com/matterport/Mask_RCNN
Mask RCNN的损失部分解析。引用自：https://github.com/matterport/Mask_RCNN