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...
当预测的 w 和h 的值非常小时,会导致 \frac{1}{w^2+h^2} 的值非常大,进而导致梯度爆炸,为了避免这个问题,在CIoU Loss中,这个值被设置为了常数 1。 4. 总结 DIoU Loss将两个框之间的距离作为损失函数的惩罚项,比GIoU Loss间接的优化闭包面积要直接的多,所以拥有比GIoU Loss更快的收敛速度和更好的表现...
DIOU_Loss (通过引入中心点距离惩罚,解决了在GT与预测框存在包含关系时,GIOU无法衡量位置的问题。包含时直接使用中心点距离作为损失) DIOU_Loss-针对IOU和GIOU损失所存在的问题,DIOU为了解决如何最小化预测框和GT框之间的归一化距离这个问题,DIOU_Loss考虑了预测框与GT框的重叠面积和中心点距离,当GT框包裹预测框...
CIOU:CA+B−C−dL−αυ(α是权重系数,υ=4π2(arctanwgthgt−arctanwpredhpred)2) CIOU Loss:1 - CIOU 解释:加入了长宽比相似性的指标,α是权重系数,在论文里有相关计算,υ是两个框长宽比指标的相似性计算。通俗意思是在IOU值和中心点距离值相同时,两个框的长宽比指标越相似,说明预测框与目标...
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...
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。
『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,...
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。 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,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得到的结果更加合理和...
(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: ...
Smooth L1 Loss-> IoU Loss ->GIoU Loss -> DIoU Loss ->CIoU Loss 这个属于优化模型的一种方法 缺点: 上面的三种Loss用于计算目标检测的Bounding Box Loss时,独立的求出4个点的Loss,然后进行相加得到最终的Bounding Box Loss,这种做法的假设是4个点是相互独立的,实际是有一定相关性的 ...