IoU 的全称为交并比(Intersection over Union),通过这个名称我们大概可以猜到 IoU 的计算方法。IoU计算的是 “预测的边框” 和 “真实的边框” 的交集和并集的比值。计算过程如下: IOU的优点: IOU可以作为距离,loss=1-IOU。但是当两个物体不相交时无回传梯度。 IOU对尺度变化具有不变性,即不受两个物体尺度大小...
IoU Loss的定义是先求出预测框和真实框之间的交集和并集之比,再求负对数,但是在实际使用中我们常常将IoU Loss写成1-IoU。如果两个框重合则交并比等于1,Loss为0说明重合度非常高。因此,IoU的取值范围为[0,1]。 什么是IoU? IOU的全称为交并比(Intersection over Union),是目标检测中使用的一个概念,IoU计算的是...
然而检测任务中的BBox的回归损失(MSE loss, l1-smooth loss等)优化和IoU优化不是完全等价的,而且 Ln 范数对物体的scale也比较敏感,IoU无法直接优化没有重叠的部分。 GIoU是一种用于目标检测的损失函数,它是IoU的改进版。GIoU的全称是Generalized Intersection over Union,它是一种度量和损失函数,用于衡量两个边界框...
GIoULossGIoU(GeneralizedIntersectionoverUnion) Loss是由斯坦福学者发表于2019 CVPR的。IoULoss的不足 当目标框与预测框不相...(如下图所示)。GIoULossGIoULoss的计算方式如下所示, 5.DIoULoss &CIoULossGIoULoss的不足 当目标框完全被预测框包裹时,IoU与 ...
IoU 的全称为交并比(Intersection over Union),其计算是 “预测的边框” 和 “真实的边框” 的交集和并集的比值。计算过程可以由下图表示: 由图可知IoU的值域为[0, 1]。 IoU的优点: 1、IOU可以作为损失函数,IoU loss=1-IOU。但是当两个物体不相交时无回传梯度。
GIoU:为了归一化坐标...分析 代码 总结 参考资料IOU 介绍IoU 的全称为交并比(Intersection over Union),通过这个名称我们大概可以猜到IoU 的计算方法。IoU 计算的是&ldquo 目标检测之目标框损失函数汇总 GIoU Loss GIoU(Generalized Intersection over Union) Loss 是由斯坦福学者发表于2019 CVPR的。 IoU Loss的不...
**边界框回归损失函数(IoU Loss)**,它是将边界框的4个点构成的box看成一个整体进行回归,考虑到了坐标之间的相关性。IoU 的全称为交并比(Intersection over Union),其计算是 “预测的边框” 和 “真实的边框” 的交集和并集的比值,IOU计算公式如下所示: ...
接着,我们提出了Inner-IoU Loss,其通过辅助边框计算IoU损失。针对不同的数据集与检测器,我们引入尺度因子ratio控制辅助边框的尺度大小用于计算损失。最后,将Inner-IoU集成至现有的基于IoU损失函数中进行仿真实验与对比实验。实验结果表明在使用本文所提出方法后检测效果得到进一步提升,验证了本文方法的有效性以及泛化能力...
IOU的全称为交并比(Intersection over Union),是目标检测中使用的一个概念,IoU计算的是“预测的边框”和“真实的边框”的交叠率,即它们的交集和并集的比值。最理想情况是完全重叠,即比值为1。 IoU发展历程 虽然IoU Loss虽然解决了Smooth L1系列变量相互独立和不具有尺度不变性的两大问题,但是它也存在两个问题: ...