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python - グラウンド トゥルース データを持たないテンソルフローの隠れモデル変数 (タスク分散) を学習する方法
最近https://arxiv.org/pdf/1904.09048.pdfautomated focal lossから実装された高速rcnnタイプのシステムで作業しています
上記のリンクされた論文のセクション3.4. Regressionでは、次のように述べています
ラベルは、分散が σ^2 のガウス分布によって、実際の正しいグラウンド トゥルースの周りに分布していると仮定します。
と
ただし、累積分布関数を正しく計算するには、タスクの分散 σ^2 を推定する必要があります。[...] 変数 σ^2 をネットワークの重みのようにトレーニングします。
タスク差異のデータがありませんσ^2。
データがないとどうやって学習できるのか完全には理解できません。
単に変数を作成trainableし、最適化が何をすべきかを知っていると仮定する必要がありますか?
keras - オブジェクト検出 - トレーニング中に特定の画像ゾーンを無視します
Kerasを使用した車両検出にFaster R-CNNアルゴリズムを使用しようとしています。
複数の画像を含むすべてのフォルダーに異なるフォルダーを含むデータセットがあります。画像の注釈ファイルをトレーニング プロセス用の CSV ファイルに変換することができました。注釈ファイルには、トレーニング中に画像で無視される領域に関する追加情報が含まれています (添付画像の黒いゾーン)。この画像は、この画像の注釈ファイルから取得した情報に基づくテスト例で、車両の境界ボックスと画像内の無視されたゾーンを示しています。
アルゴリズムのトレーニング中に特定のゾーンに注目したり無視したりする方法はありますか?
