在使用TensorFlow对象检测API训练Mask RCNN时，“损失”是什么？
维杰·普拉卡什·德维迪
我训练自定义对象检测使用面膜RCNN在TensorFlow目标检测。因此，我要预测对象实例遮罩以及边界框。
预训练模型： mask_rcnn_inception_v2_coco
以下是我训练的快照。
INFO：tensorflow：全局步骤4181：损耗= 0.0031（3.290秒/步）
INFO：tensorflow：全局步骤4181：损耗= 0.0031（3.290秒/步）
INFO：tensorflow：全局步骤4182：损耗= 0.0030（2.745秒/步）
INFO：tensorflow：全局步骤4182：损耗= 0.0030（2.745秒/步）
在这种情况下，您能告诉我这是什么损失吗？
我的问题与训练损失及其导致的损失无关。
我只是不清楚在训练Mask RCNN时这种损失意味着什么？在遮罩RCNN中，最后一层有3个平行磁头，
- 用于检测班级
- 用于预测边界框
- 用于预测实例掩码
在这种情况下，损失是什么？
马克
Mask R-CNN纸的损失函数结合了3个损失的加权总和（3个输出）：分类，定位和分割掩模：
分类和边界框（本地化）损失与Faster R-CNN中的损失相同。
添加的是掩模的每个像素的S型+二进制损失。mask分支为每个班级生成一个掩码，而各班级之间没有竞争（因此，如果您有10个班级，mask分支将预测10个掩码）。使用的损耗是每个像素的S形+二进制损耗。
如果您想更深入地了解蒙版损失，本文指出：“多项式蒙版与独立蒙版：蒙版R-CNN将蒙版和类别预测分离开来：当现有的框分支预测类别标签时，我们会生成一个蒙版对于每个类别，没有类别之间的竞争（通过每个像素的S形和二进制损失）。在表2b中，我们将此与使用每个像素的softmax和多项式损失（在FCN [30]中常用）进行了比较。”
您可以在论文的第6页，表编号2.b（“多项式与独立掩码”）中看到它。
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