更快地修改损失函数RCNN Detectron

Question

就我的论文而言，我试图在识别表结构方面修改faster-rcnn的损失函数。

目前，我正在使用Facebook的Detectron。似乎工作得很好，但我现在正在积极尝试修改损失函数。调试我的代码，我注意到这是在fast_rcnn_heads.py:75处添加损失函数的地方：

[Stress Scenarios].[Stress Scenario].[MEMBER_CAPTION]
[Snapshots].[Reference Date].&[2018-01-02T00:00:00].[Measures].[Market Value]

调试器找不到mode.net.SmoothL1Loss或SoftmaxWithLoss的任何声明或实现。 Detectron使用caffe，当我查看net_builder（用于启动model.net的文件）时，我发现它对caffe2产生了“绑定”（不知道正确的词），而caffe2本身就是一个pylib，后面带有编译的lib。

我是在错误的位置查找该丢失函数的细微调整，还是真的需要从dcaffe打开源代码，调整丢失，重新编译lib？

问候，

Answer 1

您应该自己实现损失功能。修改库源代码并重新编译-不是一个好主意:)

您可以创建python函数，该函数将获取GT和预测数据并返回损失值。

您还可以创建当前使用的L1平滑或交叉熵的副本，然后在确保它们相同的情况下，可以对其进行修改。或者，您也可以实施L2损失的包装盒，而直接使用它。

有关自定义损失的更多信息，您可以在caffee文档中找到。