Pytorch fasterrcnn resnet50 fpn 损失函数

Question

我正在使用本教程中的预训练模型。 https://pytorch.org/tutorials/intermediate/torchvision_tutorial.html#defining-your-model

模型是pytorch的Faster RCNN ResNet 50 FPN模型。有谁知道分类损失、损失和对象损失函数是什么（即交叉熵或？）。提前致谢， 斯里拉姆 A.

Answer 1

Objectness 是与第一阶段 (RPN) 中的每个锚框相关联的 2 个类（对象/非对象）上的二元交叉熵损失项，分类损失是 C 类上的正常交叉熵项。第一阶段区域提议和第二阶段边界框也都受到平滑 L1 损失项的惩罚。

还应注意，作者交替训练第一阶段和第二阶段，因为两者都依赖于使用卷积层 + FPN 计算的相同特征来帮助训练收敛。

描述不是很清楚？我建议阅读原始的Faster-RCNN paper，因为它非常基础，并且可能会比我更好地描述损失条款。