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    目标检测算法Faster RCNN的损失函数以及如何训练?

    从上一期Faster RCNN的算法原理上,我们知道Faster RCNN算法有两部分,一个是用来提取候选框的RPN网络,一个是最后检测目标的分类回归网络。通过学习,我们知道RPN网络在提取候选框的时候有两个任务,一个是判断该anchor产生的候选框是否是目标的二分类任务,另一个是对该候选框进行边框回归的回归任务。 而Faster RCNN最后的目标检测网络同样也有两个任务,跟RPN网络类似,一个是判断RPN网络产生的候选框框住的物体是具体哪一类物体的分类任务,另一个是对该候选框进行回归的回归任务。 既然两个网络都是多任务网络,那么,我们先看看RPN网络的损失函数是怎么样的?先上RPN网络的总体损失函数,接下来分析,如下(公式可左右滑动):

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