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：

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

现在最先进的图像分割的公式和代码

最先进的图像分割算法包括Mask R-CNN、DeepLab、U-Net等，它们的公式和代码比较复杂。以下是其中一种算法（Mask R-CNN）的部分代码：

# 定义 Mask R-CNN 模型
class MaskRCNN():
    def __init__(self, mode, config, model_dir):
        assert mode in ['training', 'inference']
        self.mode = mode
        self.config = config
        self.model_dir = model_dir
        self.set_log_dir()
        self.keras_model = self.build(mode=mode, config=config)
        
    def build(self, mode, config):
        # 构建 Mask R-CNN 模型
        input_image = KL.Input(
            shape=config.IMAGE_SHAPE.tolist(), name="input_image")
        input_image_meta = KL.Input(shape=[None], name="input_image_meta")
        if mode == "training":
            # 训练模式下需要输入 GT masks
            input_gt_class_ids = KL.Input(
                shape=[None], name="input_gt_class_ids", dtype=tf.int32)
            input_gt_masks = KL.Input(
                shape=[config.IMAGE_SHAPE[0], config.IMAGE_SHAPE[1], None],
                name="input_gt_masks", dtype=bool)
            # 构建 Mask R-CNN 训练模型
            model = modellib.MaskRCNN(
                mode="training", config=config,
                model_dir=self.model_dir)
            # 计算损失函数
            loss = {
                "rpn_class_loss": model.rpn_class_loss_graph,
                "rpn_bbox_loss": model.rpn_bbox_loss_graph,
                "mrcnn_class_loss": model.mrcnn_class_loss_graph,
                "mrcnn_bbox_loss": model.mrcnn_bbox_loss_graph,
                "mrcnn_mask_loss": model.mrcnn_mask_loss_graph
            }
            # 编译模型
            model.compile(
                optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(
                    learning_rate=config.LEARNING_RATE,
                    momentum=config.LEARNING_MOMENTUM),
                loss=loss,
                metrics=['accuracy'])
            # 返回训练模型
            return model.keras_model
        else:
            # 构建 Mask R-CNN 推理模型
            model = modellib.MaskRCNN(
                mode="inference", config=config,
                model_dir=self.model_dir)
            # 返回推理模型
            return model.keras_model

这段代码是基于 TensorFlow 和 Keras 实现的 Mask R-CNN 模型。它用到了很多高级的技术，如多任务学习、卷积神经网络等。为了理解这段代码，需要对深度学习和计算机视觉有一定的了解。