IoU经过GIOU再到DIOU最终发展到CIOU,CIOU将目标与框框anchor之间的距离,重叠率、尺度以及惩罚项都考虑进去,使得目标框回归变得更加稳定,不会像IoU和GIoU一样出现训练过程中发散等问题,而惩罚因子把预测框长宽比拟合目标框的长宽比考虑进去,在最新发布的yolov4中anchor的回归就是用的CIOU方式。 CIOU计算公式 效果图 首...
CIOU(Complete-IOU)IoU是比值的概念,对目标物体的尺寸scale是不敏感的。我们在计算框框BBox的回归损失函数进行优化有多种优化方式,如在CIOU之前有GIOU、DIOU,而CIOU解决了一般IoU无法直接优化两个框框没有重叠的部分。IoU经过GIOU再到DIOU最终发展到CIOU,CIOU将目标与框框anchor之间的距离,重叠率、尺度以及惩罚项都考...
在Faster R-CNN ResNet-50-FPN上,由于Faster R-CNN本身提供的bbox质量都比较高(即在图4的盆地),因此,GIoU的优化都很小,但此时DIoU和CIoU则表现了不错的优化效果。注意到,CIoU在小物体上的性能都有所下降,可能由于长宽比对小物体的检测贡献不大,因为此时中心点比长宽比重要 图7对GIoU和CIoU的结果...
IoU经过GIOU再到DIOU最终发展到CIOU,CIOU将目标与框框anchor之间的距离,重叠率、尺度以及惩罚项都考虑进去,使得目标框回归变得更加稳定,不会像IoU和GIoU一样出现训练过程中发散等问题,而惩罚因子把预测框长宽比拟合目标框的长宽比考虑进去,在最新发布的yolov4中anchor的回归就是用的CIOU方式。 CIOU计算公式 效果图 首...
如图1所示,DIoU收敛速度和效果都很好,而且DIoU能够用于NMS的计算中,不仅考虑了重叠区域,还考虑了中心点距离。另外,论文考虑bbox的三要素,重叠区域,中心点距离和长宽比,进一步提出了Complete IoU(CIoU) loss,收敛更快,效果更好。 二、对 IoU Loss 和GIoU Loss 的分析...
论文提出了IoU-based的DIoU loss和CIoU loss,以及建议使用DIoU-NMS替换经典的NMS方法,充分地利用IoU的特性进行优化。并且方法能够简单地迁移到现有的算法中带来性能的提升,实验在YOLOv3上提升了5.91mAP,值得学…
交叉熵、Focal loss、L1,L2,smooth L1损失函数、IOU Loss、GIOU、DIOU和CIOU,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
在目标检测任务中,分类和检测框的回归是核心问题,损失函数的选择对模型的表现效果具有较大影响,本文介绍常用的损失函数 IoU、GIoU、DIou 和CIoU。IoUIoU 是使用最广泛的检测框损失函数,大部分的检测算法都是使用的这个方法。IoU 也就是交并比(Intersection over Union),预测框和真实框相交区域面积和合并区域面积的...
IOU .GIOU.DIOU.CIOU )IoU就是交并比,也可以直观的认为是边框与真实框的重合度。是目标检测中最常用的指标,在anchor-based方法中,他的作用不仅用来确定正样本和负样本,还可以用来评价输出框(predict...使回归非常快,而GIoU损失几乎退化为IoU损失。DIoU还可以替换普通的IoU评价策略,应用于NMS中,使得NMS得到的结果...
论文提出了两种新的IoU-based损失函数,DIoU loss和CIoU loss:DIoU loss最小化bbox间的中心点距离,从而使得函数快速收敛;CIoU loss则在DIoU loss的基础上加入长宽比的考量,能够进一步地快速收敛和提升性能。另外论文提出DIoU-NMS来代替原生的NMS,充分地利用IoU的特性进行优化,从实验结果来看,效果也是很好的。