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TensorFlow Object Detection API-オブジェクト検出APIでの損失の意味は何ですか？

次の損失のそれぞれの意味は何ですか？ （TensorFlowオブジェクト検出API、FasterRCNNベースのモデルのトレーニング中）

Loss/BoxClassifierLoss/classification_loss/mul_1

Loss/BoxClassifierLoss/localization_loss/mul_1

損失/ RPNLoss/localization_loss/mul_1

損失/ RPNLoss/objectness_loss/mul_1

clone_loss_1

apiobjecttensorflowdetection
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이양규

地域提案ネットワークの損失：

Loss/RPNLoss/localization_loss/mul_1：RPNのローカリゼーション損失またはバウンディングボックスリグレッサの損失

Loss/RPNLoss/objectness_loss/mul_1：バウンディングボックスが関心のあるオブジェクトか背景かを分類する分類子の損失

最終分類子の損失：

Loss/BoxClassifierLoss/classification_loss/mul_1：検出されたオブジェクトをさまざまなクラスに分類するための損失：猫、犬、飛行機など

Loss/BoxClassifierLoss/localization_loss/mul_1：ローカリゼーション損失またはバウンディングボックスリグレッサの損失

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Rohit Gupta

clone_loss_1は、複数のGPUでトレーニングする場合にのみ関連します。Tensorflowは、各GPUでトレーニングするモデルのクローンを作成し、各クローンの損失を報告します。単一のGPU/CPUでモデルをトレーニングしている場合は、clone_loss_1、これはTotalLossと同じです。

その他の損失は Rohitの回答 で説明されています。

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tobycoleman

より高速なrcnnネットワークを使用している場合、4つの損失が発生します

1.RPN損失/ローカライゼーションロスより高速なrcnnのアーキテクチャを確認すると、やり直し提案を取得するためのcnnがあります。機能マップから地域提案を取得するために、損失関数があります。これは、生成されたアンカーの境界ボックスのローカリゼーション損失です。

2.RPN LOSS/OBJECTNESS LOSSこれは、オブジェクトがアンカーボックスに存在するかどうかに関係なく、リージョン提案を抽出しているときでもあります。

3.BOX_CLASSIFIERLOSS/CLASSIFICATION_LOSSこれは、オブジェクトが属するクラスの最後のレイヤーにあります。犬か猫か？

4.BOX_CLASSIFIERLOSS/LOCALIZATION_LOSSこれは、オブジェクトのバウンディングボックスの最終レイヤーにもあります。 （犬と猫のコーディネート）

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vignesh babu