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1 - softmax 交叉熵损失函数(softmax loss，softmax with cross entroy loss)
RPN 的用途在于, 判断需要处理的图片区域(where), 以降低推断时的计算量.
SoftmaxWithLossLayer 层可以分解为 SoftmaxLayer + MultinomialLogisticLoss 层的组合，不过其梯度计算更...
根据应用场景中,分类目标的独立性与互斥性, 可以选择 sigmoid 或者 softmax 来实现.
Pytorch - Cross Entropy Loss Pytorch 提供的交叉熵相关的函数有: torch.nn.CrossEntropyLoss tor...
Factorizing Convolutions with Large Filter Size
精度最高的目标检测器往往基于 RCNN 的 two-stage 方法，对候选目标位置再采用分类器处理. 而，one-stage 目标检测器是对所有可能的目标位置...
<Group Normalization for Mask R-CNN - Detectron>
原文：论文阅读学习 - CurriculumNet: Weakly Supervised Learning from Large-Scale Web Image...
[1] - Caffe Loss 层 - SigmoidCrossEntropyLoss 推导与Python实现
COCO 数据集格式如 - Dataset - COCO Dataset 数据特点.
[Code-Torch - Deep Residual Networks with 1K Layers]
DeepLabV3 采用多个不同比例的并行 atrous conv 来挖掘不同尺度的上下文信息，记为 ASPP.
CPMs 由全卷积网络序列化组成，并重复输出每个关节点的 2D 置信图. 每一个stage，采用图像特征和上一 stage 输出的2D置信图作为输入.
1-of-K code：长度为 KKK 的向量，第 kkk 个元素为 1，其它的为 0. [分类任务]
Detectron 提供了基于 COCO Dataset 的推断和训练使用说明 - Using Detectron.
Loss 计算的是网络输出的 target 值与真实label之间的误差，最小化以优化网络.
类似于 Caffe 基于 Python 定制 CaffeLayers， Caffe2 也提供了使用 Python 来自定义 Caffe2 Operators.
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