Перейти к содержимому
Compvision.ru
BeS

Как взвешивать классы для семантической сегментации?

Recommended Posts

BeS    52

Ковырял тут на досуге задачу семантической сегментации, пробовал сетку SegNet и возник вопрос: а чего там означают веса по классам?
Если верить референсным статьям, там классы должны взвешиваться с величиной, обратной площади, занимаемой этими классами...но если посмотреть в их сэмпл-модели, то можно заметить, что там есть веса сильно больше единицы (segnet_train.prototxt):

layer {
name: "loss"
type: "SoftmaxWithLoss"
bottom: "conv1_1_D"
bottom: "label"
top: "loss"
softmax_param {engine: CAFFE}
loss_param: {
weight_by_label_freqs: true
ignore_label: 11
class_weighting: 0.2595
class_weighting: 0.1826
class_weighting: 4.5640
class_weighting: 0.1417
class_weighting: 0.9051
class_weighting: 0.3826
class_weighting: 9.6446
class_weighting: 1.8418
class_weighting: 0.6823
class_weighting: 6.2478
class_weighting: 7.3614
}
}


Что как-то контринтуитивно...
как эти веса посчитать для своего кастомного датасета?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах
Smorodov    523

Ну так взяли за единицу нечто среднее, вот и скачет в обе стороны, тем более площадь, там же квадратичная зависимость от стороны.

ЗЫ: А что за синий текст :) ?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах
BeS    52
15 minutes ago, Smorodov said:

Ну так взяли за единицу нечто среднее, вот и скачет в обе стороны

В смысле отскалировали значения в некоторый больший интервал, чем [0; 1] ? Гипотетически большая точность вычисления флотов?

 

19 minutes ago, Smorodov said:

ЗЫ: А что за синий текст :) ?

Неудачно скопипастил вопрос с другого форума, но так и не смог удалить фоновый цвет)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах
Smorodov    523

Так там про нормирование в интервал [0:1] и не говорится, а говорится о взвешивании.

Если у нас открытое множество данных, то заранее невозможно установить рамки так, чтобы оптимально по распределению и умещалось в заранее заданный интервал. 

Просто взяли некую площади за единицу, и посчитали соотношения.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах
BeS    52

Посчитал статистики...получается, что +/- эти цифры соответствуют тому, если мы посчитаем величину обратную числу пикселей, принадлежащих соответствующему классу и домножим все это дело на 1e6...судя по всему действительно избавлялись от длиных вещественных хвостов.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Создайте учётную запись или войдите для комментирования

Вы должны быть пользователем, чтобы оставить комментарий

Создать учётную запись

Зарегистрируйтесь для создания учётной записи. Это просто!

Зарегистрировать учётную запись

Войти

Уже зарегистрированы? Войдите здесь.

Войти сейчас


  • Сейчас на странице   0 пользователей

    Нет пользователей, просматривающих эту страницу

×