CIOU_Loss和DIOU_Loss前面的公式都是一样的,不过在此基础上还增加了一个影响因子,将预测框和目标框的长宽比都考虑了进去。 其中v是衡量长宽比一致性的参数,我们也可以定义为: 这样CIOU_Loss就将目标框回归函数应该考虑三个重要几何因素:重叠面积、中心点距离,长宽比全都考虑进去了。 elif CIoU: # https:/
它被称之为平滑L1损失函数,它通过一个参数sigma来控制平滑的区域。 牛客网的解释:是当预测值与目标值相差很大时,L2 Loss的梯度为(x-t),容易产生梯度爆炸,L1 Loss的梯度为常数,通过使用Smooth L1 Loss,在预测值与目标值相差较大时,由L2 Loss转为L1 Loss可以防止梯度爆炸。
Reconstruction of loss function 由于输出是作为高斯模型的参数,bbox的损失函数将修改为负对数似然(negative log likelihood, NLL)损失,objectness和class的损失函数不变。公式5为$tx$的NLL损失,$W$、$H$和$K$分别为特征图宽高的grid数以及anchor数,$\mu{tx}(x{ijk})$和${\sum}{t_x}(x{ijk})$为...
实际上，低价在市场上通常只是扮演着“搅局”的角色，成事不足，败事有余。在对抗性竞争中，高价经常...
3. 在PyTorch中,上面这些东西都写好了,我们只需要挑选合适的类创建对象即可。数据集为utils.data.Dataset,模型是由nn.Module堆起来的,优化器就是torch.optim.XXXXX,损失函数就是torch.nn.XXXXLoss。有了这四个组件,就可以按照如下的流程训练网络: 1) 初始化Dataset,for循环读取数据 ...
Reconstruction of loss function 由于输出是作为高斯模型的参数,bbox的损失函数将修改为负对数似然(negative log likelihood, NLL)损失,objectness和class的损失函数不变。公式5为t_x的NLL损失,W、H和K分别为特征图宽高的grid数以及anchor数,\mu_{t_x}(x_{ijk})和{\sum}_{t_x}(x_{ijk})为t_x的值和...
现在该模型有两部分输出:类别概率分布和边界框回归。模型的损失函数只是将边界框的回归损失与分类的交叉熵损失相加,通常使用均方误差(MSE): 1.outputs = model.forward_pass(image) 2.class_pred = outputs[0] 3.bbox_pred = outputs[1] 4.class_loss = cross_entropy_loss(class_pred, class_true) ...
边界盒回归是目标检测的关键步骤。在现有的方法中,虽然n范数损失被广泛地应用于包围盒回归,但不适合用于评估度量,即IoU。最近,有学者提出了IoU损失和广义IoU(GIoU)损失来衡量IoU度量,但仍存在收敛速度慢和回归不准确的问题。本文提出了一个Distance-IoU (DIoU) loss
bbox inside weights 用来设置正样本回归 loss 的权重，默认为 1（负样本为0，即可以区分正负样本是否...
分别代表网格内有无物体时的示性函数,损失函数的第一项相当于做的是对bbox的中心点坐标的平方误差,容易理解。 而第二项是bbox的长宽,它是相当于做了开根之后在进行计算平方误差,之所以这么做是为了让小目标的物体的长宽预测更准一些,假设长宽的误差是0.1,对大物体来说可能不值一提,但是对于小物体来说,可能这个...