Comments (5)
yatengLG
commented on August 25, 2024
CENTER_VARIANCE， SIZE_VARIANCE 在代码中的应用在编码和解码这两个部分。
Line 34 in cdf7076
理解编码和解码的作用，就比较好理解这个参数了。
编码的输入，是标注框与检测框(anchor，代码中是prior)，以及这两个参数， 然后编码的结果拿去计算损失。
编码的输出，分别是中心偏移，以及尺寸差异。 对中心偏移和尺寸差异 分别除以这两个参数，实际上的作用，就是对中心和尺寸的损失贡献做一个平衡。
像这里，中心偏移/0.1， 尺寸差异/0.2 ，意味着相对于尺寸，更加关注预测结果的中心。
至于 PIXEL_MEAN， PIXEL_STD 就是你说的整个数据集的均值和方差。
欢迎关注，有什么问题可以随时问我
from ssd-pytorch.
yatengLG
commented on August 25, 2024
控制中心落点和尺寸的损失影响，其实可以在损失函数中更加简便的实现。
但SSD原文是这么实现的
from ssd-pytorch.
KeepFaithMe
commented on August 25, 2024
CENTER_VARIANCE， SIZE_VARIANC这两个参数受什么的影响呢？是输入图片的尺寸，还是说与数据集中目标的大小？还是其它什么因素？
from ssd-pytorch.
yatengLG
commented on August 25, 2024
如果CENTER_VARIANCE 比SIZE_VARIANC小，则 中心偏移对损失的影响较大； 反之，则预测框尺寸随损失影响较大。
看你最终更加侧重哪方面。
对这个参数的理解，类似于torch.nn.cross_entropy()中的weights参数
from ssd-pytorch.
KeepFaithMe
commented on August 25, 2024
好的，谢谢你的解释！非常感谢您！
from ssd-pytorch.
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from ssd-pytorch.