CN113673271B - 一种基于宠物检测的双层标注计算二级损失的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于宠物检测的双层标注计算二级损失的方法，包括：S1设计网络结构，采用二级级联检测方法：S1.1第一级网络；S1.2第二级网络；S2基于网络结构计算二级损失：S2.1在第一级网络用交叉熵计算第一级、第二级损失分类损失值；用2‑范数计算坐标微调损失值；总损失值为loss1：loss1＝0.6×(0.6×cls1_loss_1+0.4×cls1_loss_2)+0.4×land1_loss；S2.2在第二级网络用交叉熵计算第一级、第二级损失分类损失值；用2‑范数计算坐标微调损失值；总损失值为loss2：loss2＝0.6×(0.4×cls2_loss_1+0.6×cls2_loss_2)+0.4×land2_loss；分类损失值权重为0.6，坐标微调损失值权重0.4；第一级分类损失值权重是0.4，第二级分类损失值权重是0.6；权重系数是经验值。
Description
技术领域
本发明涉及神经网络领域，特别涉及一种基于宠物检测的双层标注计算二级损失的方法。
背景技术
当今社会，人工智能领域中神经网络技术发展迅猛。其中MTCNN技术也是近年来较为流行的技术之一。MTCNN，Multi-task convolutional neural network(多任务卷积神经网络)，将人脸区域检测与人脸关键点检测放在了一起，总体可分为P-Net、R-Net、和O-Net三层网络结构。用于人脸检测任务的多任务神经网络模型，该模型主要采用了三个级联的网络，采用候选框加分类器的思想，进行快速高效的人脸检测。这三个级联的网络分别是快速生成候选窗口的P-Net、进行高精度候选窗口过滤选择的R-Net和生成最终边界框与人脸关键点的O-Net。
但是，MTCNN级联检测存在以下缺陷：
现有对于其他物体检测训练中，使用的损失函数计算是计算类别和box，只有一个标注。只有一个类别的标注，对于宠物的标注，由于宠物的多样性，在计算整个网络回归时，受到背景影响比较大，导致训练难度增大，不容易收敛，训练的模型也很差，正确率和召回率很低。
此外，现有技术中还包括以下常用的技术术语：
1、网络结构级联：是指几个检测器通过串联的方式进行检测的方式称为级联。
2、卷积核：卷积核是用来做图像处理时的矩阵，与原图像做运算的参数。卷积核通常是一个列矩阵数组成(例如3*3的矩阵)，该区域上每个方格都有一个权重值。矩阵形状一般是1×1,3×3,5×5,7×7,1×3,3×1,2×2,1×5,5×1，……
3、卷积：将卷积核的中心放置在要计算的像素上，一次计算核中每个元素和其覆盖的图像像素值的乘积并求和，得到的结构就是该位置的新像素值，这个过程称为卷积。
4、激励函数：一种对卷积后结果进行处理的一种函数。
5、特征图：输入数据通过卷积计算后得到的结果称之为特征图，数据通过全连接后生成的结果也称为特征图。特征图大小一般表示为长×宽×深度，或1×深度
6、步长：卷积核中心位置再坐标上移动的长度。
7、两端非对齐处理：图像或数据通过卷积核大小为3×3处理时，如果不够一个卷积核处理，会导致两侧数据不够，此时采用丢弃两侧或一侧数据，这种现象叫做两端非对其处理。
8、损失计算级联：是指在网络结构某个节点进行计算损失值，并将该损失值加权计算到整体损失中，这种计算损失值的方法叫做损失计算级联。
9、损失函数(loss function)也叫代价函数(cost function)。是神经网络优化的目标函数，神经网络训练或者优化的过程就是最小化损失函数的过程(损失函数值小了，对应预测的结果和真实结果的值就越接近。
10、范数(norm)，是具有“长度”概念的函数。
发明内容
为了解决上述现有技术存在的问题，本发明的目的在于：对宠物类别的标注使用两个标注信息，计算损失值也是两个标注的损失值。这样会消除宠物多样性对目标的影响，提高正确率和召回率。
具体地，本发明提供一种基于宠物检测的双层标注计算二级损失的方法，所述方法包括以下步骤：
S1，设计网络结构，所述网络采用二级级联检测方法：
S1.1，第一级网络：
第一层输入灰度图33×33×1，卷积核是3×3，步长是1，两端非对齐处理,输出深度是16，输出结果特征图(1)31×31×16；
第二层输入特征图(1)31×31×16，卷积核大小是3×3，步长是2，两端非对齐处理,输出深度是16，输出结果是特征图(2)15×15×16；
第三层输入数据特征图(2)15×15×16，卷积核大小是3×3，步长是2，两端非对齐处理,输出深度是16，输出结果是特征图(3)7×7×16；
第四层输入数据特征图(3)7×7×16，卷积核大小是3×3，步长是2，两端非对齐处理,输出深度是16，输出结果是特征图(4)3×3×16；
第五层输入数据特征图(4)3×3×16，卷积核大小是1×1，步长是1，输出深度是1，输出结果是特征图(5)3×3×1；
第六层输入数据特征图(4)3×3×16，卷积核大小是3×3，步长是1，两端非对齐处理,输出深度是4，输出结果是特征图(6)1×1×4；
第七层输入数据特征图(5)3×3×1，卷积核大小是3×3，步长是1，两端非对齐处理,输出深度是1，输出结果是特征图(7)1×1×1；
S1.2，第二级网络：
第一层输入灰度图49×49×1，卷积核大小是3×3，步长是1，两端非对齐处理,输出深度是16，输出结果是特征图(1)47×47×16；
第二层输入特征图(1)47×47×16，卷积核大小是3×3，步长是2，两端非对齐处理,输出深度是32，输出结果是特征图(2)23×23×32；
第三层输入特征图(2)23×23×32，卷积核大小是3×3，步长是2，两端非对齐处理,输出深度是64，输出结果是特征图(3)11×11×64；
第四层输入特征图(3)11×11×64，卷积核大小是3×3，步长是2，两端非对齐处理,输出深度是64，输出结果是特征图(4)5×5×64；
第五层输入特征图(4)5×5×64，卷积核大小是3×3，步长是1，两端非对齐处理,输出深度是80，输出结果是特征图(5)3×3×80；
第六层输入特征图(5)3×3×80，卷积核大小是1×1，步长是1，输出深度是1，输出结果是特征图(6)3×3×1；
第七层输入特征图(5)3×3×80，卷积核大小是3×3，步长是1，两端非对齐处理,输出深度是4，输出结果是特征图(7)1×1×4；
第八层输入特征图(6)3×3×1，卷积核大小3×3，步长是1，两端非对齐处理,输出深度是1，输出结果特征图(8)1×1×1；
S2，基于网络结构计算二级损失：
S2.1，在第一级网络中，
使用交叉熵计算第一级损失分类的损失值，计算损失值cls1_loss_1；
使用交叉熵计算第二级损失分类的损失值，计算损失值cls1_loss_2；
使用2-范数计算坐标微调的损失值，计算坐标微调损失值land1_loss；分类损失值权重为0.6，坐标微调损失值权重0.4；
第一级分类损失值权重是0.6，第二级分类损失值权重是0.4；
权重系数是经验值；设总的损失值为loss1，有如下计算公式：
loss1＝0.6×(0.6×cls1_loss_1+0.4×cls1_loss_2)+0.4×land1_loss；
S2.2，在第二级网络中，
使用交叉熵计算第一级损失分类的损失值，计算损失值cls2_loss_1；
使用交叉熵计算第二级损失分类的损失值，计算损失值cls2_loss_2；
使用2-范数计算坐标微调的损失值，计算坐标微调损失值land2_loss；
分类损失值权重为0.6，坐标微调损失值权重0.4；
第一级分类损失值权重是0.4，第二级分类损失值权重是0.6；
权重系数是经验值，设总的损失值为loss2，有如下计算公式：
loss2＝0.6×(0.4×cls2_loss_1+0.6×cls2_loss_2)+0.4×land2_loss。
所述步骤S1.1，特征图(5)3×3×1是用于第一级分类损失值计算的预测值，特征图(7)1×1×1用于第二级分类损失值计算的预测值；特征图(6)1×1×4是用于坐标微调损失计算的预测值。
所述步骤S1.2，特征图(6)3×3×1是用于第一级分类损失值计算的预测值，特征图(8)1×1×1用于第二级分类损失值计算的预测值；特征图(7)1×1×4是用于坐标微调损失计算的预测值。
所述步骤S2.1，使用交叉熵计算第一级损失分类的损失值，将第一级网络的特征图(5)3×3×1转化为向量，与类别标注值做交叉熵计算损失值cls1_loss_1；使用交叉熵计算第二级损失分类的损失值，将第一级网络的特征图(7)1×1×1转化为向量，与类别标注值做交叉熵计算损失值cls1_loss_2；使用2-范数计算坐标微调的损失值，将第一级网络的特征图(6)1×1×4转为向量，与坐标微调标注值做2-范数计算坐标微调损失值land1_loss。
所述步骤S2.2，使用交叉熵计算第一级损失分类的损失值，将第二级网络的特征图(6)3×3×1转化为向量，与类别标注值做交叉熵计算损失值cls2_loss_1；使用交叉熵计算第二级损失分类的损失值，将第二级网络的特征图(8)1×1×1转化为向量，与类别标注值做交叉熵计算损失值cls2_loss_2；使用2-范数计算坐标微调的损失值，将第二级网络的特征图(7)1×1×4转为向量，与坐标微调标注值做2-范数计算坐标微调损失值land2_loss。
所述的交叉熵计算是通过交叉熵代价函数
获得，其中n是训练数据的个数，这个加和覆盖了所有的训练输入x，y是期望输出。
所述的2-范数计算即向量元素绝对值的平方和再开方：
由此，本申请的优势在于：本发明方法简单，通过对宠物类别的标注使用两个标注信息，计算损失值也是两个标注的损失值，消除宠物多样性对目标的影响。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明的限定。
图1是本发明方法的流程图。
图2是本发明方法中第一级网络结构的示意图。
图3是本发明方法中第二级网络结构的示意图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的技术内容及优点，现结合附图对本发明进行进一步的详细说明。
如图1所示，本发明涉及一种基于宠物检测的双层标注计算二级损失的方法，所述方法包括以下步骤：
S1，设计网络结构，所述网络采用二级级联检测方法：
S1.1，第一级网络：
第一层输入灰度图33×33×1，卷积核是3×3，步长是1，两端非对齐处理,输出深度是16，输出结果特征图(1)31×31×16；
第二层输入特征图(1)31×31×16，卷积核大小是3×3，步长是2，两端非对齐处理,输出深度是16，输出结果是特征图(2)15×15×16；
第三层输入数据特征图(2)15×15×16，卷积核大小是3×3，步长是2，两端非对齐处理,输出深度是16，输出结果是特征图(3)7×7×16；
第四层输入数据特征图(3)7×7×16，卷积核大小是3×3，步长是2，两端非对齐处理,输出深度是16，输出结果是特征图(4)3×3×16；
第五层输入数据特征图(4)3×3×16，卷积核大小是1×1，步长是1，输出深度是1，输出结果是特征图(5)3×3×1；
第六层输入数据特征图(4)3×3×16，卷积核大小是3×3，步长是1，两端非对齐处理,输出深度是4，输出结果是特征图(6)1×1×4；
第七层输入数据特征图(5)3×3×1，卷积核大小是3×3，步长是1，两端非对齐处理,输出深度是1，输出结果是特征图(7)1×1×1；
S1.2，第二级网络：
第一层输入灰度图49×49×1，卷积核大小是3×3，步长是1，两端非对齐处理,输出深度是16，输出结果是特征图(1)47×47×16；
第二层输入特征图(1)47×47×16，卷积核大小是3×3，步长是2，两端非对齐处理,输出深度是32，输出结果是特征图(2)23×23×32；
第三层输入特征图(2)23×23×32，卷积核大小是3×3，步长是2，两端非对齐处理,输出深度是64，输出结果是特征图(3)11×11×64；
第四层输入特征图(3)11×11×64，卷积核大小是3×3，步长是2，两端非对齐处理,输出深度是64，输出结果是特征图(4)5×5×64；
第五层输入特征图(4)5×5×64，卷积核大小是3×3，步长是1，两端非对齐处理,输出深度是80，输出结果是特征图(5)3×3×80；
第六层输入特征图(5)3×3×80，卷积核大小是1×1，步长是1，输出深度是1，输出结果是特征图(6)3×3×1；
第七层输入特征图(5)3×3×80，卷积核大小是3×3，步长是1，两端非对齐处理,输出深度是4，输出结果是特征图(7)1×1×4；
第八层输入特征图(6)3×3×1，卷积核大小3×3，步长是1，两端非对齐处理,输出深度是1，输出结果特征图(8)1×1×1；
S2，基于网络结构计算二级损失：
S2.1，在第一级网络中，
使用交叉熵计算第一级损失分类的损失值，计算损失值cls1_loss_1；
使用交叉熵计算第二级损失分类的损失值，计算损失值cls1_loss_2；
使用2-范数计算坐标微调的损失值，计算坐标微调损失值land1_loss；
分类损失值权重为0.6，坐标微调损失值权重0.4；
第一级分类损失值权重是0.6，第二级分类损失值权重是0.4；
权重系数是经验值；设总的损失值为loss1，有如下计算公式：
loss1＝0.6×(0.6×cls1_loss_1+0.4×cls1_loss_2)+0.4×land1_loss；
S2.2，在第二级网络中，
使用交叉熵计算第一级损失分类的损失值，计算损失值cls2_loss_1；
使用交叉熵计算第二级损失分类的损失值，计算损失值cls2_loss_2；
使用2-范数计算坐标微调的损失值，计算坐标微调损失值land2_loss；
分类损失值权重为0.6，坐标微调损失值权重0.4；
第一级分类损失值权重是0.4，第二级分类损失值权重是0.6；
权重系数是经验值，设总的损失值为loss2，有如下计算公式：
loss2＝0.6×(0.4×cls2_loss_1+0.6×cls2_loss_2)+0.4×land2_loss。
具体地，可以表述如下：
1、网络结构。网络采用二级级联检测方法。
1)第一级网络
第一层输入灰度图33×33×1，卷积核是3×3，步长是1，两端非对齐处理,输出深度是16，输出结果特征图(1)31×31×16。第二层输入特征图(1)31×31×16，卷积核大小是3×3，步长是2，两端非对齐处理,输出深度是16，输出结果是特征图(2)15×15×16。第三层输入数据特征图(2)15×15×16，卷积核大小是3×3，步长是2，两端非对齐处理,输出深度是16，输出结果是特征图(3)7×7×16。第四层输入数据特征图(3)7×7×16，卷积核大小是3×3，步长是2，两端非对齐处理,输出深度是16，输出结果是特征图(4)3×3×16。第五层输入数据特征图(4)3×3×16，卷积核大小是1×1，步长是1，输出深度是1，输出结果是特征图(5)3×3×1。第六层输入数据特征图(4)3×3×16，卷积核大小是3×3，步长是1，两端非对齐处理,输出深度是4，输出结果是特征图(6)1×1×4。第七层输入数据特征图(5)3×3×1，卷积核大小是3×3，步长是1，输出深度是1，两端非对齐处理,输出结果是特征图(7)1×1×1。网络结构流程图如图2所示。
特征图(5)3×3×1是用于第一级分类损失值计算的预测值，特征图(7)1×1×1用于第二级分类损失值计算的预测值。特征图(6)1×1×4是用于坐标微调损失计算的预测值。
2)第二级网络
第一层输入灰度图49×49×1，卷积核大小是3×3，步长是1，两端非对齐处理,输出深度是16，输出结果是特征图(1)47×47×16。第二层输入特征图(1)47×47×16，卷积核大小是3×3，步长是2，两端非对齐处理,输出深度是32，输出结果是特征图(2)23×23×32。第三层输入特征图(2)23×23×32，卷积核大小是3×3，步长是2，两端非对齐处理,输出深度是64，输出结果是特征图(3)11×11×64。第四层输入特征图(3)11×11×64，卷积核大小是3×3，步长是2，两端非对齐处理,输出深度是64，输出结果是特征图(4)5×5×64。第五层输入特征图(4)5×5×64，卷积核大小是3×3，步长是1，两端非对齐处理,输出深度是80，输出结果是特征图(5)3×3×80。第六层输入特征图(5)3×3×80，卷积核大小是1×1，步长是1，输出深度是1，输出结果是特征图(6)3×3×1。第七层输入特征图(5)3×3×80，卷积核大小是3×3，步长是1，两端非对齐处理,输出深度是4，输出结果是特征图(7)1×1×4。第八层输入特征图(6)3×3×1，卷积核大小3×3，步长是1，两端非对齐处理,输出深度是1，输出结果特征图(8)1×1×1。网络结构流程图如图3所示。
特征图(6)3×3×1是用于第一级分类损失值计算的预测值，特征图(8)1×1×1用于第二级分类损失值计算的预测值。特征图(7)1×1×4是用于坐标微调损失计算的预测值。
2、损失的计算。
第一级网络
使用交叉熵计算第一级损失分类的损失值，将第一级网络的特征图(5)3×3×1转化为向量，与类别标注值做交叉熵计算损失值cls1_loss_1。使用交叉熵计算第二级损失分类的损失值，将第一级网络的特征图(7)1×1×1转化为向量，与类别标注值做交叉熵计算损失值cls1_loss_2。使用2-范数计算坐标微调的损失值，将第一级网络的特征图(6)1×1×4转为向量，与坐标微调标注值做2-范数计算坐标微调损失值land1_loss。分类损失值权重为0.6，坐标微调损失值权重0.4。第一级分类损失值权重是0.6，第二级分类损失值权重是0.4。权重系数是经验值。设总的损失值为loss1，有如下计算公式：
loss1＝0.6×(0.6×cls1_loss_1+0.4×cls1_loss_2)+0.4×land1_loss
第二级网络
使用交叉熵计算第一级损失分类的损失值，将第二级网络的特征图(6)3×3×1转化为向量，与类别标注值做交叉熵计算损失值cls2_loss_1。使用交叉熵计算第二级损失分类的损失值，将第二级网络的特征图(8)1×1×1转化为向量，与类别标注值做交叉熵计算损失值cls2_loss_2。使用2-范数计算坐标微调的损失值，将第二级网络的特征图(7)1×1×4转为向量，与坐标微调标注值做2-范数计算坐标微调损失值land2_loss。分类损失值权重为0.6，坐标微调损失值权重0.4。第一级分类损失值权重是0.4，第二级分类损失值权重是0.6。权重系数是经验值。设总的损失值为loss2，有如下计算公式：
loss2＝0.6×(0.4×cls2_loss_1+0.6×cls2_loss_2)+0.4×land2_loss。
所述的交叉熵计算是通过交叉熵代价函数
获得，其中n是训练数据的个数，这个加和覆盖了所有的训练输入x，y是期望输出。
所述的2-范数计算即向量元素绝对值的平方和再开方：
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于宠物检测的双层标注计算二级损失的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1，设计网络结构，所述网络采用二级级联检测方法：
S1.1，第一级网络：
第一层输入灰度图33×33×1，卷积核是3×3，步长是1，两端非对齐处理,输出深度是16，输出结果特征图(1)31×31×16；
第二层输入特征图(1)31×31×16，卷积核大小是3×3，步长是2，两端非对齐处理,输出深度是16，输出结果是特征图(2)15×15×16；
第三层输入数据特征图(2)15×15×16，卷积核大小是3×3，步长是2，两端非对齐处理,输出深度是16，输出结果是特征图(3)7×7×16；
第四层输入数据特征图(3)7×7×16，卷积核大小是3×3，步长是2，两端非对齐处理,输出深度是16，输出结果是特征图(4)3×3×16；
第五层输入数据特征图(4)3×3×16，卷积核大小是1×1，步长是1，输出深度是1，输出结果是特征图(5)3×3×1；
第六层输入数据特征图(4)3×3×16，卷积核大小是3×3，步长是1，两端非对齐处理,输出深度是4，输出结果是特征图(6)1×1×4；
第七层输入数据特征图(5)3×3×1，卷积核大小是3×3，步长是1，两端非对齐处理,输出深度是1，输出结果是特征图(7)1×1×1；S1.2，第二级网络：
第一层输入灰度图49×49×1，卷积核大小是3×3，步长是1，两端非对齐处理,输出深度是16，输出结果是特征图(1)47×47×16；
第二层输入特征图(1)47×47×16，卷积核大小是3×3，步长是2，两端非对齐处理,输出深度是32，输出结果是特征图(2)23×23×32；
第三层输入特征图(2)23×23×32，卷积核大小是3×3，步长是2，两端非对齐处理,输出深度是64，输出结果是特征图(3)11×11×64；
第四层输入特征图(3)11×11×64，卷积核大小是3×3，步长是2，两端非对齐处理,输出深度是64，输出结果是特征图(4)5×5×64；
第五层输入特征图(4)5×5×64，卷积核大小是3×3，步长是1，两端非对齐处理,输出深度是80，输出结果是特征图(5)3×3×80；
第六层输入特征图(5)3×3×80，卷积核大小是1×1，步长是1，输出深度是1，输出结果是特征图(6)3×3×1；
第七层输入特征图(5)3×3×80，卷积核大小是3×3，步长是1，两端非对齐处理,输出深度是4，输出结果是特征图(7)1×1×4；
第八层输入特征图(6)3×3×1，卷积核大小3×3，步长是1，两端非对齐处理,输出深度是1，输出结果特征图(8)1×1×1；
S2，基于网络结构计算二级损失：
S2.1，在第一级网络中，
使用交叉熵计算第一级损失分类的损失值，计算损失值cls1_loss_1；使用交叉熵计算第二级损失分类的损失值，计算损失值cls1_loss_2；使用2-范数计算坐标微调的损失值，计算坐标微调损失值land1_loss；分类损失值权重为0.6，坐标微调损失值权重0.4；
第一级分类损失值权重是0.6，第二级分类损失值权重是0.4；
权重系数是经验值；设总的损失值为loss1，有如下计算公式：
loss1＝0.6×(0.6×cls1_loss_1+0.4×cls1_loss_2)+0.4×land1_loss；
S2.2，在第二级网络中，
使用交叉熵计算第一级损失分类的损失值，计算损失值cls2_loss_1；使用交叉熵计算第二级损失分类的损失值，计算损失值cls2_loss_2；使用2-范数计算坐标微调的损失值，计算坐标微调损失值land2_loss；分类损失值权重为0.6，坐标微调损失值权重0.4；
第一级分类损失值权重是0.4，第二级分类损失值权重是0.6；
权重系数是经验值，设总的损失值为loss2，有如下计算公式：
loss2＝0.6×(0.4×cls2_loss_1+0.6×cls2_loss_2)+0.4×land2_loss。
2.根据权利要求1所述的一种基于宠物检测的双层标注计算二级损失的方法，其特征在于，所述步骤
S1.1，特征图(5)3×3×1是用于第一级分类损失值计算的预测值，特征图(7)1×1×1用于第二级分类损失值计算的预测值；特征图(6)1×1×4是用于坐标微调损失计算的预测值。
3.根据权利要求1所述的一种基于宠物检测的双层标注计算二级损失的方法，其特征在于，所述步骤
S1.2，特征图(6)3×3×1是用于第一级分类损失值计算的预测值，特征图(8)1×1×1用于第二级分类损失值计算的预测值；特征图(7)1×1×4是用于坐标微调损失计算的预测值。
4.根据权利要求1所述的一种基于宠物检测的双层标注计算二级损失的方法，其特征在于，所述步骤
S2.1，使用交叉熵计算第一级损失分类的损失值，将第一级网络的特征图(5)3×3×1转化为向量，与类别标注值做交叉熵计算损失值cls1_loss_1；
使用交叉熵计算第二级损失分类的损失值，将第一级网络的特征图(7)1×1×1转化为向量，与类别标注值做交叉熵计算损失值cls1_loss_2；使用2-范数计算坐标微调的损失值，将第一级网络的特征图(6)1×1×4转为向量，与坐标微调标注值做2-范数计算坐标微调损失值land1_loss。
5.根据权利要求1所述的一种基于宠物检测的双层标注计算二级损失的方法，其特征在于，所述步骤
S2.2，使用交叉熵计算第一级损失分类的损失值，将第二级网络的特征图(6)3×3×1转化为向量，与类别标注值做交叉熵计算损失值cls2_loss_1；
使用交叉熵计算第二级损失分类的损失值，将第二级网络的特征图(8)1×1×1转化为向量，与类别标注值做交叉熵计算损失值cls2_loss_2；使用2-范数计算坐标微调的损失值，将第二级网络的特征图(7)1×1×4转为向量，与坐标微调标注值做2-范数计算坐标微调损失值land2_loss。
6.根据权利要求1所述的一种基于宠物检测的双层标注计算二级损失的方法，其特征在于，所述的交叉熵计算是通过交叉熵代价函数
获得，其中n是训练数据的个数，这个加和覆盖了所有的训练输入x，y是期望输出。
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