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TensorFlow目标检测API中这些损失(loss)代表含义是什么

TensorFlow目标检测API中这些损失(loss)代表含义是什么?

RPN(Region Proposal Network)区域候选网络损失:

1. Losses/Loss/RPNLoss/localization_loss:RPN的本地化损失或边界框回归器的损失

2. Losses/Loss/RPNLoss/objectness_loss:分类器的损失,分类器是对边界框是感兴趣的对象还是背景进行分类

最终分类损失:

3. Losses/Loss/BoxClassifierLoss/classification_loss:将检测到的对象分类为各种类别(猫,狗,飞机等)的损失

4. Losses/Loss/BoxClassifierLoss/localization_loss:本地化损失或边界框回归器的损失

5. Losses/TotalLoss:总损失

6. Losses/clone_loss:仅在多个GPU上训练时才有意义,TensorFlow将创建模型的克隆以在每个GPU上训练并报告每个克隆的损失。如果您在单个GPU / CPU上训练模型,那么您将看到clone_lossTotalLoss相同。

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