faster rcnn的loss怎么计算
时间: 2023-10-01 13:08:51 浏览: 31
Faster R-CNN是基于深度学习的目标检测算法,其总体思路是利用Region Proposal Network(RPN)生成候选区域,然后对每个候选区域进行分类和回归,最终输出目标的类别和位置信息。
Faster R-CNN的loss包括两部分:分类loss和回归loss。
分类loss采用交叉熵损失函数,用来度量分类任务的误差。设 $p_i$ 为第 $i$ 个RoI属于前景(目标)的概率,$y_i$ 为实际标注,$N_{cls}$为RoI的数量,那么分类loss的计算公式为:
$$ L_{cls} = -\frac{1}{N_{cls}}\sum_{i}y_i\log(p_i)+(1-y_i)\log(1-p_i) $$
回归loss则采用平滑L1损失函数,用来度量位置回归任务的误差。设 $t_i$ 为预测的位置信息,$t_i^*$ 为实际标注,那么回归loss的计算公式为:
$$ L_{reg}=\frac{1}{N_{reg}}\sum_{i}smooth_{L1}(t_i-t_i^*) $$
其中smooth L1损失函数为:
$$ smooth_{L1}(x)= \begin{cases}0.5x^2 & if \left |x \right | < 1\\ \left |x \right | - 0.5 & otherwise\end{cases} $$
总的loss为分类loss和回归loss的加权和:
$$ L = L_{cls} + \lambda L_{reg} $$
其中 $\lambda$ 是一个平衡分类loss和回归loss的超参数,通常取1。