RetinaMask

最新推荐文章于 2024-08-23 12:16:36 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文深入探讨了RetinaMask,一种高效的一阶段实例分割网络架构。解析了BestMatchingPolicy如何解决长宽比很大框的匹配问题，以及Self-AdjustingSmoothL1Loss如何自适应选择L1或L2损失函数，提升模型训练效果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Introduction

RetinaMask: one stage 的 instance segmentation网络架构

Best Matching Policy

按照先前的IOU阈值设置有些长宽比很大的框可能没有box和它匹配，降低对它的IOU的要求

Self-Adjusting Smooth L1 Loss

想法是想让batch里的数据自己决定什么时候用L1，什么时候用L2

 

Reference

https://github.com/chengyangfu/retinamask

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