Bounding Box Regression with KL Loss损失代码详解 L1,L2以及Smooth L1是深度学习中常见的3种损失函数,这3个损失函数有各自的优缺点和适用场景。 首先给出各个损失函数的数学定义,假设 L1 loss表示预测值和真实值之差的绝对值;也被称为最小绝对值偏差(LAD),绝对值损失函数(LAE)。总的说来,它是把目标值 与估...
The proposed Absolute IoU (AIoU) loss function has been successfully implemented and tested using the state-of-the-art object detection algorithms, such as You Only Look Once (YOLO) and Single Shot Multibox Detector (SSD) and is found to achieve significant performance improvement, using well-...
目标检测中的Bounding Box Regression Loss 目标检测中的Classificition Loss 目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss两部分构成。本文介绍目标检测任务中近几年来Bounding Box Regression Loss的演变过程 Smooth L1 Loss Smooth L1通过综合L1和L2损失的优点,在0点处附近采用了L2损失中...
Question: 我只知道,输入检测到的box,回归的是检测到box中心点,以及box长和宽到标记的box的映射。 看过rcnn的回归的过程,就是把那个loss函数最小。 但这个红框里面的loss函数 谁能解释下 Answer: 好多同学问过这个问题,一直没时间整理,下面是我对Bounding-box regression的理解,图片可能不是很清晰。
Faster RCNN 提出了 anchor boxes 取代了 RCNN 系列中的候选生成算法,但是过多的 anchor 候选框导致了正负样本不平衡的问题,其作者进一步提出了 focal loss 进行应对(存疑,一般来说 one stage 法更易受到正负样本不平衡的困扰,而 two stage 法由于会在候选框阶段通过得分和nms筛选过滤掉大量的负样本,然后在分类...
为了简化起见,我们假设两个 BBox 的一个角固定,所以,任何预测的 BBox,只要第二个角在圆周线上,将会产生相同的 l2-norm distance;然而,IoU值却明显的不同。可以发现,regression loss 的优化 和 IoU values 之间的 gap,并不能很简单的跨越。 本文针对该问题,探索了 IoU 的新的计算方法。作者这里借鉴了UnitBox...
? 2023 Elsevier LtdBounding box regression (BBR) is one of the core tasks in object detection, and the BBR loss function significantly impacts its performance. However, we have observed that existing IoU-based loss functions suffer from unreasonable penalty factors, leading to anchor boxes expanding...
论文:Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression 动机:1. ln 损失函数和现有的基于 IoU 的损失函数都不能很好的描述 bbox ,导致模型收敛慢和不准确;2. 大多数损失函数忽略了正负样本不平衡的问题,即大量与目标框重叠面积较小的预测框在最终的 bbox 优化中占用了绝大部分的贡献。
Inner-IoU: More Effective Intersection over Union Loss with Auxiliary Bounding Box With the rapid development of detectors, Bounding Box Regression (BBR) loss function has constantly updated and optimized. However, the existing IoU-based ... H Zhang,C Xu,S Zhang 被引量: 0发表: 2023年 APD-...
这样回归出来的就是bbox在图片上的相对位置, 各个位置参数的值都是在0到1之间. 比较特殊的是w,hw,h的regression targets使用了log space. 师兄指点说这是为了降低w,hw,h产生的loss的数量级, 让它在loss里占的比重小些, 不至于因为w,hw,h的loss太大而让x,yx,y产生的loss无用. 因为若是x,yx,y没预测准...