计算预测框和真实框之间的重叠度。IoU就像一个亲密度测试，两个框的重叠部分越多，说明它们关系越“紧密”。IoU的值越高，Box Loss越小。5.损失函数计算 最后，我们结合L1 Loss、IoU Loss等多个因素，综合计算出最终的Box Loss。这一步就像是把所有的评判标准放在一起，让我们可以最终决定哪个预测框最符合目标检...
2.3 GIoU Loss 真对IoU上述缺点,论文Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression 创造性的提出GIoU Loss来解决上述缺点。 GIoU 假如现在有两个任意方框 A,B,我们找到一个最小的封闭形状C,让C可以把A,B包含在内,然后我们计算C中没有覆盖A和B的面积占C总面积的比值...
Yolov5 Box Loss损失函数的主要作用是计算预测框和真实框之间的差异。预测框是模型预测的目标位置和大小,真实框是标注数据中的目标位置和大小。通过计算预测框和真实框之间的差异,可以确定模型的预测准确性,并对模型进行优化。 Yolov5 Box Loss损失函数的计算公式如下: Box Loss = λcoord * ∑i=0S^2∑j=0B[...
yolov5 box_loss损失函数是一种用于衡量预测框与真实框之间差异的重要计算方式。通过最小化坐标损失和置信度损失,模型可以学习到更准确的目标检测能力。同时,引入IoU损失权重可以进一步提高模型的性能。yolov5 box_loss损失函数的应用使得目标检测算法在实际应用中具有更高的准确率和鲁棒性。 总结一下,yolov5 box_loss...
RetinaFace 因为其速度快,精度高,是工程中常用的人脸检测模型,和 SSD 一样,它在训练和预测阶段也采用了先验框。最近拿到一份 PyTorch 版本的 RetinaFace,在损失函数(loss function)部分,明显采用了 SSD 的 multibox loss 计算方法。 研究某个深度学习模型,除了它的网络设计之外,loss 的计算是最值得研究的了,...
全称Intersection Over Union,即交并比。计算预测框和标注框(即GT框)的交并比,就可以知道它们的“贴合”程度好不好,作为调整模型的指导。 如下图所示,计算两个b-box之间交集部分的面积比并集的面积 IOU=绿色面积/(蓝色面积+绿色面积+橙色面积) 而IOU loss可以简单表示为:LIOU=1−IOULIOU=1−IOU ...
损失函数选择错误:检查损失函数的选择,确保选择的损失函数适用于当前的任务。可以使用常见的损失函数,如均方差损失函数nn.MSELoss、交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss等。 输入数据不匹配:检查损失函数计算的输入数据,确保输入数据的形状与标签数据相匹配。可以
具体的计算方式: DIoU loss 文献地址:https://arxiv.org/pdf/1911.08287.pdf DIoU可以使YOLOv3涨近3个百分点。https://github.com/Zzh-tju/DIoU-darknet GIoU同样也不是完美的,DIoU loss的作者发现当预测框被目标框完全包裹的时候,IoU和GIoU是一样的,并不能区分此时的位置关系,此时GIoU退化为IoU。
1.MSE方式 最早的bbox_loss采用的是MSE方法 L MSE = ( x 1 − x 2 ) 2 + ( y 1 − y 2 ) 2 + ( w 1 − w 2 ) 2 + ( h 1 − h 2 ) 2 \mathcal{L}_{\text {MSE}} = (x1-x2)^2 + (y1-y2)^2 + (w1-w2)^2 +(h1-h... ...