Визначення функцій втрат для RPN і R-CNN
Ви плануєте тренувати модель виявлення об'єктів, що використовує компоненти RPN і R-CNN. Щоб її навчати, потрібно визначити функцію втрат для кожного компонента.
Ви пам'ятаєте, що компонент RPN класифікує, чи містить область об'єкт, і прогнозує координати прямокутників для запропонованих областей. Компонент R-CNN відносить об'єкт до одного з кількох класів і також прогнозує остаточні координати прямокутника.
torch, torch.nn як nn вже імпортовано.
Ця вправа є частиною курсу
Глибоке навчання для зображень із PyTorch
Інструкції до вправи
- Визначте функцію втрат для класифікації RPN і присвойте її змінній
rpn_cls_criterion. - Визначте функцію втрат для регресії RPN і присвойте її змінній
rpn_reg_criterion. - Визначте функцію втрат для класифікації R-CNN і присвойте її змінній
rcnn_cls_criterion. - Визначте функцію втрат для регресії R-CNN і присвойте її змінній
rcnn_reg_criterion.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Implement the RPN classification loss function
rpn_cls_criterion = ____
# Implement the RPN regression loss function
rpn_reg_criterion = ____
# Implement the R-CNN classification Loss function
rcnn_cls_criterion = ____
# Implement the R-CNN regression loss function
rcnn_reg_criterion = ____