『CIOU LOSS』 论文中,作者表示一个优秀的回归定位损失应该考虑三种几何参数:重叠面积、中心点距离、长宽比。CIoU就是在DIoU的基础上增加了检测框尺度的loss,增加了长和宽的loss,这样预测框就会更加的符合真实框。 因此CIOU的三项恰好对应IOU,中心点距离,...
Ciou Loss公式同时考虑了边界框的位置、大小和形状等因素,可以有效地提高目标检测的精度。具体公式如下: Ciou Loss = 1 - IoU +αv -βc 其中,IoU表示两个边界框之间的交并比,v表示边界框的长宽比,c表示边界框中心点的距离,α和β是两个调节系数。Ciou Loss公式可以通过梯度下降等优化算法进行训练,从而使得...
IOU、GIOU、DIOU、CIOU损失函数的区别如下：1. IOU 公式：IOU = ，其中C为预测框与目标框的交集面积，E为预测框与目标框的并集面积。 IOU Loss：ln 或者 1 IOU。 优点：简单直观，直接衡量预测框与目标框的重叠度。 缺点：无法反映框内的细节信息和非重叠部分的情况。2. GIOU 公式：GIOU = IO...
(1)DIoU loss可以直接最小化两个目标框的距离,因此比GIoU loss收敛快得多。 (2)对于包含两个框在水平方向和垂直方向上这种情况,DIoU损失可以使回归非常快。 (3)DIoU还可以替换普通的IoU评价策略,应用于NMS中,使得NMS得到的结果更加合理和有效。 缺点: 虽然DIOU能够直接最小化预测框和真...
一. Iou_lossIou_loss=黄色面积/绿色面积 这是最初的目标检测损失函数, 存在问题 (1)下图一,IOU=0时距离近的框与距离远的框损失一致,但是理论上距离越近损失越小 (2)下图二三,IOU值相同时,损失一致,无法…
CIOU LOSS: 论文中,作者表示一个优秀的回归定位损失应该考虑三种几何参数:重叠面积、中心点距离、长宽比。CIoU就是在DIoU的基础上增加了检测框尺度的loss,增加了长和宽的loss,这样预测框就会更加的符合真实框。 因此CIOU的三项恰好对应IOU,中心点距离,长宽比的计算。CIOU loss = 1 - CIoU。α和v为长宽比,计算公...
ciou损失(CIOU Loss)是一种针对图像分割任务的损失函数,其值域是[0, 1]。 ciou损失函数的具体形式为: 其中,y_true是真实标签,y_pred是预测标签,xi是特征向量,x_true是真实标签对应的特征向量,L是正则化参数,alpha和beta是超参数。ciou损失函数的主要思想是将分类问题转化为投影问题,通过计算预测标签和真实标签...
returnloss, iou CIoU损失 除了DIoU损失,论文还提出了一个更全面的回归损失:CIoU损失(Complete IoU Loss),它相比DIoU损失还增加了对高宽比的约束,其计算公式如下: 这里的用于计算预测框和目标框的高宽比的一致性,这里是用tan角来衡量: 而是一个平衡参数(这个...
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 Function的演进过程,其演进路线是Smooth L1 Loss IoU Loss GIoU Loss DIoU Loss CIoU Loss,本文按照此路线进行讲解。
1. IOU（Intersection over Union）：- 公式：IOU = (C / E)- IOU Loss：-ln(IOU) 或者 1 - IOU - 优点：简单直观，衡量预测框与目标框重叠度。- 缺点：无法反映框内细节和非重叠部分。2. GIOU（Generalized IOU）：- 公式：GIOU = IOU - (D / E)- GIOU Loss：1 - GIOU - 优点：...