faster-rcnn详解（rpn，损失函数）

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分类专栏： 目标检测算法 文章标签： 深度学习 目标检测 计算机视觉
于 2021-08-11 17:20:40 首次发布
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本文深入探讨Faster R-CNN中的区域提议网络(RPN)的工作流程，包括正负样本定义，并详细阐述RPN和Fast R-CNN的损失函数，特别是分类损失和边界框回归损失的计算。通过理解这些核心概念，有助于掌握目标检测模型的训练过程。

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faster-rcnn详解（rpn，损失函数）

模型框架

在这里插入图片描述

1、RPN

在这里插入图片描述

rpn工作流程：

在CNN生成的特征图上，执行一个3×3的卷积，pading设为（1,1），保证能够卷到特征图的每个位置，最后得到一个跟特征图尺寸一模一样的特征图，然后在后面并联两个1×1卷积，通道数分别为2k和4k，实现类别和边界框回归参数的预测，这里的类别是前景或背景

在cnn生成的特征图上的每个位置，生成9个anchor（假如20k），然后去除越界的anchor（剩下6k）【注意，原论文中，是在20k个anchor中采样256个正负样本，然后执行

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计算机视觉 | 面试题：24、Faster_R_CNN和Mask_R_CNN的损失函数详解
Mrrunsen的博客
09-10 1267
问题 我的项目中涉及到这两个网络，而网络的最重要的部分除了巧妙的结构设计外，当属损失函数的设计了，所以很多时候面试官都会问我，损失函数使用的是啥，我想他们期待我给的答案是自己设计的损失函数吧，但是做项目的时候我那么菜，根本没有能力去设计好吧（说得好像现在有似的……），所以都是使用人家原有的损失函数，并没做修改。 时间久了，这些东西当再次被面试官问起的时候，希望我至少能把人家论文中的损失函数形式讲清楚吧。 简单介绍下这两个网络 目标检测的框架中包含4个关键模块，包括region proposal（生成ROI）
faster rcnn 损失函数
ysh1026的博客
11-25 1627
损失函数分为框预测回归和分类loss，每个都分为rpn和rcnn。 rpn损失： _anchor_target_layer 给图像内部的anchors分配rpn_labels(1或0，前景或背景)，再和rpn_cls_score做交叉熵，此时只关注物体是前景/背景，不管物体的类别 rpn_cross_entropy = tf.reduce_mean( tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=rpn_cls_score
FasterRCNN详解
qq_35732321的博客
01-16 1万+
FasterRCNN详解1.2.2 FasterRCNN1 模型1.1 主干网络VGG16 or ResNet50.1.2 RPN生成建议框1.3 RCNN进行分类和回归2 预测2.1 预测流程3 训练3.1 训练流程3.2 生成标签3.3 损失函数 1.2.2 FasterRCNN FasterRCNN在FastRCNN的基础上，实现端到端的训练。算法分为3个部分。主干网络提取特征、RPN生成建议框、RCNN进行分类和回归。 FasterRCNN优点： 检测精度高。 RPN网络生成先验框。 通用型、鲁棒
一文吃透Fast R-CNN中的损失函数
最新发布
weixin_50110563的博客
05-14 488
Fast R-CNN的总损失由分类损失和边界框回归损失组成，公式为 ( L = L_{\text{cls}} + \lambda [u \geq 1] L_{\text{bbox}} )。分类损失 ( L_{\text{cls}} ) 使用交叉熵损失函数，衡量预测类别概率与真实标签的差异。边界框回归损失 ( L_{\text{bbox}} ) 使用平滑L1损失函数，计算预测边界框偏移量与真实偏移量之间的差异，且仅对非背景类别的样本进行计算。边界框回归损失通过预测的偏移系数调整原始边界框，使其更接近真实边界框
fasterrcnn论文_机器学习-Faster RCNN的损失函数(Loss Function)
weixin_39897070的博客
11-25 1216
Faster RCNN的损失函数(Loss Function)的形式如下:p(i): Anchor[i]的预测分类概率；Anchor[i]是正样本时,p(i)*=1；Anchor[i]是负样本时，p(i)*=0;什么是正样本与负样本满足以下条件的Anchor是正样本：与Ground Truth Box的IOU(Intersection-Over-Union) 的重叠区域最大的Anchor；与Gou...
Faster-rcnn中的损失函数
贾路飞的博客
03-28 1万+
L2 loss RPN网络中对于边框的预测是一个回归问题，通常可以选择平方损失函数，即L2损失。但是当预测值与目标值相差很大时，容易产生梯度爆炸。 L2 loss = L1 loss 我们...
Faster-RCNN简介及损失函数
qq_32790593的博客
01-28 4783
【Faster RCNN】损失函数理解：https://blog.youkuaiyun.com/Mr_health/article/details/84970776 1. 使用Smoooh L1 Loss的原因 2. Faster RCNN的损失函数 2.1 分类损失 2.2 回归损失 一些感悟 关于文章中具体一些代码及参数如何得来的请看博客： tensorflow+faster rcnn代码解析（二）：anchor_target_layer、proposal_target_layer、prop
【openCV-33】fasterRCnn损失函数
m0_69378371的博客
02-23 878
Faster R-CNN 是一个端到端的目标检测框架，它通过结合 区域提议网络（RPN，Region Proposal Network） 和 Fast R-CNN 模型，来生成高质量的目标检测结果。Faster R-CNN的损失函数由两个主要部分组成：RPN损失 和 Fast R-CNN损失。这两个部分的损失函数分别用于优化区域提议生成和目标检测任务。Faster R-CNN的总损失函数是由两个主要部分的损失函数组成：因此，Faster R-CNN的总损失函数可以表示为： Ltotal=LRPN+LFast
Fast(er) rcnn的损失函数总结
恋蛩音的博客
09-10 1万+
Fast R-CNN Fast RCNN将分类与回归做到了一个网络里面，因此损失函数必定是多任务的： 其中分类任务还是我们常用的对数损失， 对数损失, 即对数似然损失(Log-likelihood Loss), 也称逻辑斯谛回归损失(Logistic Loss)或交叉熵损失(cross-entropy Loss), 是在概率估计上定义的.它常用于(multi-nominal, 多项)逻辑...
simple-faster-rcnn-pytorch_simple-faster-rcnn-_rcnnpytorch代码_pyt
09-11
3. **损失函数**：Faster R-CNN的损失函数包括两个部分：RPN的分类损失和回归损失，以及检测网络的分类和边界框回归损失。分类损失衡量的是候选框是否包含目标，而回归损失则用于微调RoI的位置。 4. **训练流程**：...
Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master
12-04
在“Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master”项目中，开发者提供了详细的代码实现和操作指南，这可以帮助初学者理解和实践Faster R-CNN。代码可能包含了数据预处理、模型构建、训练、验证和测试等部分，同时也考虑...
手撕faster-rcnn模型，理解训练及预测流程
weixin_43986536的博客
02-16 1221
利用VOC2007数据集，手撕faster-rcnn，了解双端目标检测网络的训练以及预测流程
fasterrcnn中对RPN的理解（自己整理）
12-28
fasterrcnn中对RPN的理解-2018 word文档，fasterrcnn中对RPN的理解
Faster-Rcnn代码实现的理解之损失函数
沉稳定风云
12-16 1万+
在《Faster-Rcnn代码之网络架构》中，我们采用DetectionTeamUCAS中的Faster-RCNN Tensorflow实现，对Faster-Rcnn的网络架构的代码进行了理解，在这个文章中，我们将对Faster-RCNN的损失函数的定义有关的代码做一些笔记。笔记中难免会出现一些理解的偏差，如有错误，还请各位看官不吝指出，共同学习，共同提高。 先放上faster-rcnn中RPN...
Faster RCNN源码解读5-损失函数
10-21 2898
Faster RCNN复现 Faster RCNN源码解读1-整体流程和各个子流程梳理 Faster RCNN源码解读2-_anchor_component()为图像建立anchors（核心和关键1） Faster RCNN源码解读3.1-_region_proposal() 筛选anchors-_proposal_layer()（核心和关键2） Faster RCNN源码解读3.2-_r...
faster rcnn中 损失函数（一）——softmax，softmax loss和cross entropy的讲解
Snoopy_Dream
11-06 1万+
先理清下从全连接层到损失层之间的计算。来看下面这张图，（非常好的图）。   T类  N表示前一层特征层flatten后的数字   fltten后的特征      无限大小的T类                     从0-1的T类向量                                      这张图的等号左边部分就是全连接层做的事，W是全连接层的参数，我们也称为权值，X...
Faster-rcnn的网络及损失函数
Sircollector的博客
04-23 717
38。
faster rcnn中损失函数（三）——理解faster-rcnn中计算rpn_loss_cls&rpn_loss_box的过程
热门推荐
Snoopy_Dream
11-13 1万+
首先感想来源与pytorch的rpn.py。 我们都知道，rpn通过制作lable和targe_ shift来构造rpn loss的计算。那具体是怎么构造的呢? 首先rpn_loss_cls计算： 我们应该首先想到的是： rpn_loss_cls = F.cross_entropy(rpn_cls_score, rpn_label) 维度分析 cross_entropy要求输入是Vari...
fasterrcnn论文_FasterRCNN 损失函数到全局解析
weixin_39993623的博客
11-23 1326
0 前言Faster R-CNN是很多人进行目标检测领域学习的必经之路。本文将从实战的角度出发，对 Faster R-CNN 的结构、损失函数以及令人难以理解的 anchor 进行详细说明。本文将结合代码从以下几个部分进行解析。在个人数据集上快速实战上手anchor 解析从损失函数到全局解析我的文章最先会发在我的知乎账号上，知乎关注周威即可。接着前两讲的内容FasterRCNN从实战到代...
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