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ćwiczenie

RPN과 R-CNN의 손실 정의하기

RPN과 R-CNN 구성 요소를 모두 활용하는 객체 탐지 모델을 학습하려고 해요. 모델을 학습하려면 각 구성 요소에 대한 손실 함수를 정의해야 해요.

RPN 구성 요소는 영역에 객체가 있는지를 분류하고, 제안된 영역의 바운딩 박스 좌표를 예측한다는 것을 기억하세요. R-CNN 구성 요소는 객체를 여러 클래스 중 하나로 분류하는 동시에 최종 바운딩 박스 좌표도 예측해요.

torch, torch.nn as nn이(가) 이미 임포트되어 있어요.

Instrukcje

100 XP
  • RPN 분류 손실 함수를 정의하고 rpn_cls_criterion에 할당하세요.
  • RPN 회귀 손실 함수를 정의하고 rpn_reg_criterion에 할당하세요.
  • R-CNN 분류 손실 함수를 정의하고 rcnn_cls_criterion에 할당하세요.
  • R-CNN 회귀 손실 함수를 정의하고 rcnn_reg_criterion에 할당하세요.