mask-rcnn的分支损失

时间: 2024-04-06 07:26:03 浏览: 28
Mask-RCNN是一种用于目标检测和实例分割的深度学习模型,它在Faster R-CNN的基础上进行了扩展。Mask-RCNN的分支损失主要包括三个部分:目标分类损失、边界框回归损失和掩码分割损失。 1. 目标分类损失:目标分类损失用于判断每个候选框中是否存在目标以及目标的类别。通常使用交叉熵损失函数来计算目标分类损失。 2. 边界框回归损失:边界框回归损失用于调整候选框的位置,使其更准确地框住目标。通常使用平滑L1损失函数来计算边界框回归损失。 3. 掩码分割损失:掩码分割损失用于生成每个目标实例的二进制掩码,以实现像素级的实例分割。通常使用二进制交叉熵损失函数来计算掩码分割损失。 这三个分支损失共同构成了Mask-RCNN模型的总损失,通过最小化总损失来训练模型,从而实现目标检测和实例分割的任务。
相关问题

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

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: ![Mask R-CNN损失函数公式](image.png)

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