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 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...
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...
YOLOV5-CIOU Loss AI高级人工智能 IEEESCI审稿人人脸识别 机器学习 目标检测 跟踪识别IOU 是用来衡量预测框与真实框之间重叠程度的指标,在目标检测中可直接作为边界框损失函数指导模型训练,其计算见公式如下。CIOU(Zheng et al., 2020)在IOU 的基础上计算预测框与真实框之间的欧氏距离作为惩罚项,通过最小化欧氏距离...
『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。
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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 ...
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：...