Skip to content
体验新版
项目
组织
正在加载...
登录
切换导航
打开侧边栏
PaddlePaddle
FluidDoc
提交
3b6e71ba
F
FluidDoc
项目概览
PaddlePaddle
/
FluidDoc
通知
5
Star
2
Fork
0
代码
文件
提交
分支
Tags
贡献者
分支图
Diff
Issue
23
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
111
Wiki
0
Wiki
分析
仓库
DevOps
项目成员
Pages
F
FluidDoc
项目概览
项目概览
详情
发布
仓库
仓库
文件
提交
分支
标签
贡献者
分支图
比较
Issue
23
Issue
23
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
111
合并请求
111
Pages
分析
分析
仓库分析
DevOps
Wiki
0
Wiki
成员
成员
收起侧边栏
关闭侧边栏
动态
分支图
创建新Issue
提交
Issue看板
体验新版 GitCode,发现更多精彩内容 >>
提交
3b6e71ba
编写于
6月 29, 2019
作者:
H
Hao Wang
提交者:
Cheerego
6月 29, 2019
浏览文件
操作
浏览文件
下载
电子邮件补丁
差异文件
add retinanet_target_assign + focal_loss (#969)
上级
d3551436
变更
1
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
1 changed file
with
123 addition
and
1 deletion
+123
-1
doc/fluid/api_cn/layers_cn.rst
doc/fluid/api_cn/layers_cn.rst
+123
-1
未找到文件。
doc/fluid/api_cn/layers_cn.rst
浏览文件 @
3b6e71ba
...
...
@@ -14434,7 +14434,7 @@ retinanet_detection_output
返回类型:变量(Variable)
**代码示例**
:
**代码示例**
.. code-block:: python
...
...
@@ -14461,6 +14461,75 @@ retinanet_detection_output
.. _cn_api_fluid_layers_retinanet_target_assign:
retinanet_target_assign
-------------------------------
.. py:function:: paddle.fluid.layers.retinanet_target_assign(bbox_pred, cls_logits, anchor_box, anchor_var, gt_boxes, gt_labels, is_crowd, im_info, num_classes=1, positive_overlap=0.5, negative_overlap=0.4)
**Retinanet的目标分配层**
对于给定anchors和真实(ground-truth)框之间的Intersection-over-Union(IoU)重叠,该层可以为每个anchor分配分类和回归目标,同时这些目标标签用于训练Retinanet。每个anchor都分配有长度为num_classes的一个one-hot分类目标向量,以及一个4向量的框回归目标。分配规则如下:
1.在以下情况下,anchor被分配到真实框:
(i)它与真实框具有最高的IoU重叠,或者(ii)与任何真实框具有高于positive_overlap(0.5)的IoU重叠。
2.对于所有真实框,当其IoU比率低于negative_overlap(0.4)时,将anchor点分配给背景。
当为锚点分配了第i个类别的真实框时,其C向量目标中的第i项设置为1,所有其他条目设置为0.当anchor被分配支背景时,所有项都设置为0。未被分配的锚点不会影响训练目标。回归目标是与指定anchor相关联的已编码真实框。
参数:
- **bbox_pred** (Variable) – 具有形状[N,M,4]的3-D张量表示M个边界框(bounding box)的预测位置。 N是batch大小,每个边界框有四个坐标值,为[xmin,ymin,xmax,ymax]。
- **cls_logits** (Variable) – 具有形状[N,M,C]的3-D张量,表示预测的置信度。 N是batch大小,C是类别的数量(不包括背景),M是边界框的数量。
- **anchor_box** (Variable) – 具有形状[M,4]的2-D张量,存有M个框,每个框表示为[xmin,ymin,xmax,ymax],[xmin,ymin]是anchor的左上顶部坐标,如果输入是图像特征图,则它们接近坐标系的原点。 [xmax,ymax]是anchor的右下坐标。
- **anchor_var** (Variable) – 具有形状[M,4]的2-D张量,存有anchor的扩展方差。
- **gt_boxes** (Variable) – 真实框是具有形状[Ng,4]的2D LoDTensor,Ng是mini batch中真实框的总数。
- **gt_labels** (variable) – 真实值标签是具有形状[Ng,1]的2D LoDTensor,Ng是mini batch输入真实值标签的总数。
- **is_crowd** (Variable) – 1-D LoDTensor,标志真实值是聚群。
- **im_info** (Variable) – 具有形状[N,3]的2-D LoDTensor。 N是batch大小,3分别为高度,宽度和比例。
- **num_classes** (int32) – 种类数量。
- **positive_overlap** (float) – 判定(anchor,gt框)对是一个正例的anchor和真实框之间最小重叠阀值。
- **negative_overlap** (float) – (锚点,gt框)对是负例时anchor和真实框之间允许的最大重叠阈值。
返回:
返回元组(predict_scores,predict_location,target_label,target_bbox,bbox_inside_weight,fg_num)。 predict_scores和predict_location是Retinanet的预测结果。target_label和target_bbox为真实值。 predict_location是形为[F,4]的2D张量,target_bbox的形状与predict_location的形状相同,F是前景anchor的数量。 predict_scores是具有形状[F + B,C]的2D张量,target_label的形状是[F + B,1],B是背景anchor的数量,F和B取决于此算子的输入。 Bbox_inside_weight标志预测位置是否为假前景,形状为[F,4]。 Fg_num是focal loss所需的前景数(包括假前景)。
返回类型:tuple
**代码示例**
.. code-block:: python
import paddle.fluid as fluid
bbox_pred = layers.data(name='bbox_pred', shape=[1, 100, 4],
append_batch_size=False, dtype='float32')
cls_logits = layers.data(name='cls_logits', shape=[1, 100, 10],
append_batch_size=False, dtype='float32')
anchor_box = layers.data(name='anchor_box', shape=[100, 4],
append_batch_size=False, dtype='float32')
anchor_var = layers.data(name='anchor_var', shape=[100, 4],
append_batch_size=False, dtype='float32')
gt_boxes = layers.data(name='gt_boxes', shape=[10, 4],
append_batch_size=False, dtype='float32')
gt_labels = layers.data(name='gt_labels', shape=[10, 1],
append_batch_size=False, dtype='float32')
is_crowd = fluid.layers.data(name='is_crowd', shape=[1],
append_batch_size=False, dtype='float32')
im_info = fluid.layers.data(name='im_infoss', shape=[1, 3],
append_batch_size=False, dtype='float32')
loc_pred, score_pred, loc_target, score_target, bbox_inside_weight, fg_num =
fluid.layers.retinanet_target_assign(bbox_pred, cls_logits, anchor_box,
anchor_var, gt_boxes, gt_labels, is_crowd, im_info, 10)
...
...
@@ -14570,8 +14639,61 @@ rpn_target_assign
.. _cn_api_fluid_layers_sigmoid_focal_loss:
sigmoid_focal_loss
-------------------------------
.. py:function:: paddle.fluid.layers.sigmoid_focal_loss(x, label, fg_num, gamma=2, alpha=0.25)
**Sigmoid Focal loss损失计算**
focal损失用于解决在one-stage探测器的训练阶段存在的前景 - 背景类不平衡问题。 此运算符计算输入张量中每个元素的sigmoid值,然后计算focal损失。
focal损失计算过程:
.. math::
loss_j = (-label_j * alpha * {(1 - \sigma(x_j))}^{gamma} * \log(\sigma(x_j)) -
(1 - labels_j) * (1 - alpha) * {(\sigma(x_j)}^{ gamma} * \log(1 - \sigma(x_j)))
/ fg\_num, j = 1,...,K
其中,已知:
.. math::
\sigma(x_j) = \frac{1}{1 + \exp(-x_j)}
参数:
- **x** (Variable) – 具有形状[N,D]的2-D张量,其中N是batch大小,D是类的数量(不包括背景)。 此输入是由前一个运算符计算出的logits张量。
- **label** (Variable) – 形状为[N,1]的二维张量,是所有可能的标签。
- **fg_num** (Variable) – 具有形状[1]的1-D张量,是前景的数量。
- **gamma** (float) – 用于平衡简单和复杂实例的超参数。 默认值设置为2.0。
- **alpha** (float) – 用于平衡正面和负面实例的超参数。 默认值设置为0.25。
返回: 具有形状[N,D]的2-D张量,即focal损失。
返回类型: out(Variable)
**代码示例**
.. code-block:: python
import paddle.fluid as fluid
input = fluid.layers.data(
name='data', shape=[10,80], append_batch_size=False, dtype='float32')
label = fluid.layers.data(
name='label', shape=[10,1], append_batch_size=False, dtype='int32')
fg_num = fluid.layers.data(
name='fg_num', shape=[1], append_batch_size=False, dtype='int32')
loss = fluid.layers.sigmoid_focal_loss(x=input,
label=label,
fg_num=fg_num,
gamma=2.,
alpha=0.25)
...
...
编辑
预览
Markdown
is supported
0%
请重试
或
添加新附件
.
添加附件
取消
You are about to add
0
people
to the discussion. Proceed with caution.
先完成此消息的编辑!
取消
想要评论请
注册
或
登录