Box Loss的计算常见的方式有两种：L1 Loss和IoU Loss。它们是帮助模型优化预测框定位的“法宝”。我们先来看看它们的公式。这两个公式从不同的角度帮助我们优化Box Loss，保证模型在预测物体时，不仅找到了物体的位置，还尽可能精确地画出合适的框。就像画画时，找到物体就像找到位置，而确保框框合适，就像用尺子量好...
Yolov5 Box Loss损失函数的计算公式如下: Box Loss = λcoord * ∑i=0S^2∑j=0B[(x_i,j - x̂_i,j)^2 + (y_i,j - ŷ_i,j)^2] + λcoord * ∑i=0S^2∑j=0B[(√w_i,j - √ŵ_i,j)^2 + (√h_i,j - √ĥ_i,j)^2] + ∑i=0S^2∑j=0B * [C_i,...
GIOU loss可以简单表示为:LGIOU=1−GIOULGIOU=1−GIOU即:LGIOU=1−IOU+C−/CLGIOU=1−IOU+C−/C 在两个b-box没有交集的情况下: 可以看到GIOU会随两个框之间的距离变化而变化,从而反应到loss上,从而指导预测框的移动方向。 但是,当两个框属于包含关系时,GIOU会退化成IOU,无法区分其相对位置关系。
根据论文中的loc loss计算公式,用smooth_l1_los求损失,用每一个loc_p和loc_t。 pytorch调用函数 torch.nn.functional.smooth_l1_loss(input: Tensor,target: Tensor,size_average: Optional[bool] = None,reduce: Optional[bool] = None,reduction: str = "mean",beta: float = 1.0,) -> Tensor Smooth ...
CIoULoss的公式是: CIoULoss =DIoULoss+\alpha\upsilon= 1- IoU +\frac{\rho^{2}\left( b,b^{gt} \right)}{c^{2}} + \alpha\upsilon 就是比DIoULoss多加了一个长宽比惩罚项,其中\upsilon用来衡量长宽比:\upsilon=\frac{4}{\pi^{2}}\left( arctan\frac{w^{gt}}{h^{gt}} - arctan\...
简单说就是对IoU loss家族做了幂次运算,如下图的公式。 如上图,alpha-IoU可以通过自适应地提高高IoU对象的损失和梯度来提高BBox回归精度,而且对小数据集和噪声BBox提供了更好的稳健性。 SIoU loss 5月份热乎的还是预印本的新损失,但看效果比CIoU提升很多,挖个坑。
Loss=∑(ti∗−w^T∗ϕ5(Pi))2 函数优化目标为: W∗=argminw∗∑(ti∗−w^T∗ϕ5(Pi))2+λ||w^∗||2 利用梯度下降法或者最小二乘法就可以得到 w∗。 总结 里面很多都是参考师兄在caffe社区的回答,本来不想重复打字的,但是美观的强迫症,让我手动把latex公式巴拉巴拉敲完,当然也...
为了保证训练的稳定性,Bounded-IoU loss[37]引入了IoU的上界。对于训练对象检测和实例分割的深度模型,基于IoU的度量被认为比ℓn范式更一致[38,37,39]。原始IoU表示预测边界框与真实边界框的相交面积和并集面积之比(如图1(a)所示),可表示为: 图1:现有边界盒回归指标的计算因子包括GIoU、DIoU、CIoU和EIoU...
加上作者在他的另一篇论文Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 中阐述的“ proposal region不能和ground truth相差太远”(两者iou>0.6)如果相差太远是无法得到boundingbox regression的,所以在公式1~2中相当于将dx和dy regularize 在一定的数值范围内,即dx = (Gx-Px)/...
IoU和GIoU作为Loss的具体公式 GIoU很容易理解,就多了一个两个BBox所占最大面积A1,与并集的区别在于多算了不属于BBox的一部分面积A2,就用A2除以A1,得到一个比例P1,paper中的意思是这个比例代表预测BBox与真实BBox的回归效果,效果也好比值越低,最后用传统的IoU减去P1得到GIoU。... ...