computerlossOTA方法计算损失
时间: 2023-11-04 08:12:51 浏览: 24
对于计算机视觉任务中的目标检测问题,常用的损失函数是目标检测损失函数(Object Detection Loss)。其中常用的目标检测损失函数是Faster R-CNN中提出的损失函数,即RPN Loss和Fast R-CNN Loss的加权和。
RPN Loss计算的是RPN网络中生成的候选框和真实框之间的差异,其公式如下:
$RPN\_Loss = \frac{1}{N_{cls}}\sum_{i}L_{cls}(p_i,p^*_i) + \lambda\frac{1}{N_{reg}}\sum_{i}p^*_i L_{reg}(t_i,t^*_i)$
其中,$L_{cls}(p_i,p^*_i)$是二元交叉熵损失函数,$p_i$是预测的框是否为目标的概率,$p^*_i$是真实的框是否为目标的标签。$L_{reg}(t_i,t^*_i)$是平滑的$L_1$损失函数,用于计算预测框和真实框之间的差异。$t_i$是预测框的位置坐标,$t^*_i$是真实框的位置坐标。$N_{cls}$和$N_{reg}$分别是正负样本的数目,$\lambda$是一个平衡因子,用于平衡两个损失函数的权重。
Fast R-CNN Loss计算的是RoI Pooling之后的特征图和真实框之间的差异,其公式如下:
$Fast\_R-CNN\_Loss = \frac{1}{N_{cls}}\sum_{i}L_{cls}(p_i,p^*_i) + \frac{1}{N_{reg}}\sum_{i}p^*_i L_{reg}(t_i,t^*_i)$
其中,$L_{cls}(p_i,p^*_i)$和$L_{reg}(t_i,t^*_i)$分别是二元交叉熵损失函数和平滑的$L_1$损失函数,$p_i$是预测的框是否为目标的概率,$p^*_i$是真实的框是否为目标的标签,$t_i$是预测框的位置坐标,$t^*_i$是真实框的位置坐标。$N_{cls}$和$N_{reg}$分别是正负样本的数目。
最终的目标检测损失函数是这两个损失函数的加权和,即:
$Total\_Loss = RPN\_Loss + Fast\_R-CNN\_Loss$
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