Closed kuazhangxiaoai closed 3 years ago
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θ解耦出去单独作为一个分类任务了,使用BCE作为损失函数,剩余四个参数作为另一个回归任务,因此使用水平框的CIoU作为回归loss。 置信度损失有两种选择,正样本全部置为1或者以IoU作为该置信度损失分支的权重,采用后者预测出来的置信度会降低但是整体精度会提升,这里采用的是后者。所以这里置信度损失的权重又有两种选择,一个是水平IoU,另一个是RIoU,后者明显更好,但是我写的RIoU的计算效率太低,虽然最后的精度会上升一点点但是运算时间增加了一倍,性价比不高,因此没有启用
我看算法默认的输入为1024*1024,这个尺寸是不是很大呢?需要什么设备才能训练起来呢? 谢谢
我看算法默认的输入为1024*1024,这个尺寸是不是很大呢?需要什么设备才能训练起来呢? 谢谢
我应用在遥感检测领域所以尺寸比较大,你完全可以根据你自己的情况设置成你的数据集大小,具体什么设备得看你使用什么规模的模型以及batchsize的大小
θ解耦出去单独作为一个分类任务了,使用BCE作为损失函数,剩余四个参数作为另一个回归任务,因此使用水平框的CIoU作为回归loss。 置信度损失有两种选择,正样本全部置为1或者以IoU作为该置信度损失分支的权重,采用后者预测出来的置信度会降低但是整体精度会提升,这里采用的是后者。所以这里置信度损失的权重又有两种选择,一个是水平IoU,另一个是RIoU,后者明显更好,但是我写的RIoU的计算效率太低,虽然最后的精度会上升一点点但是运算时间增加了一倍,性价比不高,因此没有启用
maybe is your RIoU don't care all. ep: The Intersections and the endpoints coexist.
请问,我看到您在项目里写了计算四边形iou的函数,rbox_iou。但是您好像并没有用到这个函数。在训练过程中,找到与target相匹配的anchor的时候,仍然用的是bbox,而没有用rbox。这是为什么呢? 谢谢。