loss不是很懂 - Githubissues

taohan10200 / IIM

PyTorch implementations of the paper: "Learning Independent Instance Maps for Crowd Localization"

MIT License

169 stars 41 forks source link

Open henbucuoshanghai opened 3 years ago

henbucuoshanghai commented 3 years ago

self.binar_map_loss = (torch.abs(binar_map-mask_gt)).mean()

        self.head_map_loss = F.mse_loss(pre_map, mask_gt)

请问为什么二个map在回归的时候均和mask_gt计算loss？那这样的话推理的时候直接任何一个map不就是最后的结果？为什么二者做差呢？不是很懂多谢

taohan10200 commented 3 years ago

两个损失针对的是不同的对象，一个是二值化后的输出，一个是二值化前的，二值化后的输出才是最后用来检测连通域进行定位的输出。二者作差即L1损失。

henbucuoshanghai commented 3 years ago

第一个pre_map和gt进行l2 loss？ gt是黑白的mask图？后面二个map做差为何和gt进行l1 loss？

taohan10200 commented 3 years ago

pre_map和gt计算L2 loss, gt 是[0，1]的mask图。没有出现两个map做差再和gt算L1 loss的，用来计算L1 loss的是二值化后的输出binar_map。

henbucuoshanghai commented 3 years ago

你好感谢回复请问figure1的图代码有公开吗？请问在哪里呢？感谢

henbucuoshanghai commented 3 years ago

密度图方法是怎样生成groundtruth的？直接人头中心是一个点，只有一个点吗？密度图的gt云图是怎么得到的？