loss function 관련
222
1 câu hỏi đã được viết
loss function 구현한 부분에서 질문드립니다.
no object loss에 대한 flag(1objij)를 1-object_exists_cell로 구현하신걸로 이해했는데요
1 - object_exists_cell*best_box_mask 로 구현해야하는게 아닌가요?
1noobjij의 의미를 보면 responsible하지 않은 box에 대한 flag를 표시해야하는 것이고, 그렇게 되면 shape는 7*7*2가 되어야할거같은데요
코드상에서도 1-object_exists_cell의 shape는 7*7*1인걸로 이해했습니다
제가 뭔가 놓치고 있는것인지, 아니면 단순히 object가 존재하지 않는 cell의 box에 대해서만 no-object로 표시하기 위해 위와 같이 구현하신 건지 궁금합니다.
Câu trả lời 1
0
네. 안녕하세요~. 반갑습니다.
1noobjij의 의미는 논문에 정확히 문장으로 언급된 부분이 없어서 조금 애매한데요.
생각하신바대로 1objij와 대칭이 맞게
1 - object_exists_cell*best_box_mask
형태로 구현해도 의미상으로도 로직상으로도 큰 문제는 없을 것 같습니다~.
저도 다시 한번 생각해보게 되었네요. 좋은 질문 감사합니다~.
수업자료
0
24
2
paperswithcode 서비스 종료 관련 문의
0
209
2
22강 코드 call()메서드 is_training -> model(x,False)로 호출시 밸류에러 참고
0
48
1
강의자료 질문
0
42
1
강의자료는 어떻게 보나요
0
84
2
MNS 질문
0
321
1
model.py의 Activation Function
0
532
1
코랩에서 train.py 실행 시 오류
0
721
1
object_exists_cell_i 계산식
0
448
0
데이터셋 변경에 대한 질문
0
264
0
reshape 한 후 7*7*30
0
290
1
작성한 코드의 저작권과 깃헙 업로드 가능유무에 대한 질문
0
314
1
Train시 bounding box의 개수 설정 관련
0
417
1
backbone network에 대해서 질문 있습니다.
0
290
1
one_hot과 C값에 대해서 질문 드립니다.
0
311
1
class_loss에 대해서 질문 있습니다.
0
306
1
질문있어서 글 올립니다.
0
305
1
안녕하십니까 강의 잘 보고 있습니다
0
460
5
두 가지 질문 드립니다.
0
265
1
loss.py 의 loss에 사용된 tf.nn.l2_loss 에 대해서 질문 드립니다.
0
446
1
loss function 관련 질문입니다
0
240
1
NMS 구현 관련 질문있습니다.
0
235
1
confidence가 가장 큰 값으로 IOU 비교 이후 과정에 대해
0
359
1
confidence <= 0.6 이하의 Bounding Box 제거에서 confidence는 class probability가 곱해진 값인지요?
0
331
3