Что означает каждое слагаемое в функции потерь Faster R-CNN: loss_classifier, loss_objectness, loss_rpn, loss_bbox?

В Faster R-CNN функция потерь состоит из нескольких компонентов, каждый из которых отвечает за отдельную часть обучения модели:

• loss_classifier — это потеря классификации для второго этапа (Fast R-CNN), где происходит классификация предложенных регионов (RoI) на конкретные классы объектов.

• loss_objectness — потеря, связанная с оценкой «объектности» (objectness) в RPN (Region Proposal Network). Она отвечает за то, насколько хорошо RPN отличает объекты от фона.

• loss_rpn — обычно этот термин объединяет потери RPN, включая loss_objectness и loss_bbox для RPN. Иногда loss_rpn может использоваться как общий термин для всех потерь RPN.

• loss_bbox — потеря регрессии ограничивающего прямоугольника (bounding box) для второго этапа, то есть насколько точно модель предсказывает координаты рамок объектов после классификации.

Итого:

• RPN отвечает за генерацию предложений регионов и обучается с помощью loss_objectness и loss_bbox (для RPN).
• Второй этап (Fast R-CNN) классифицирует эти регионы и уточняет координаты, используя loss_classifier и loss_bbox (для Fast R-CNN).

Примерно так можно представить структуру потерь:

Общая потеря = loss_rpn (loss_objectness + loss_bbox для RPN) + loss_classifier + loss_bbox (для Fast R-CNN)