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,从而使得模型更好地学习目标检测任务。
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的方式为预测框提供移动方向,加快模型收敛;同时,增加了检测框尺度损失,解决了预测框与...
GIOU Loss(Generalized) 进化二:不相交时,IOU=0,两个框距离变换,IOU loss不变,改进为GIOU。 GIOU Loss,在IOU的基础上引入了预测框和真实框的最小外接矩形。 GIoU公式: GIoU Loss公式: GIOU算法流程如下: 当两框完全重合时取最小值0,当两框的边外切时,损失函数值为1; 当两框分离...
alpha是权重值,衡量ciou公式中第三项和第四项的权重,当IoU越大,alpha就越大,alpha大就优先考虑v; IoU越小时,alpha越小,alpha小优先考虑第三项,距离比。 α=v(1−IoU)+vα=v(1−IoU)+v Alpha-IoU loss: Alpha-IoU loss主要是考虑IoU大于0.5的时候的梯度,因为在普通 LIoU=1−IoULIoU=1−IoU 中,...
CIOU loss 和 DIOU loss 是一篇论文里来的,作者将检测模型框回归的影响因素归结为三点:重叠面积、中心点距离和长宽比。对比DIOU loss,只考虑了前两点,没有考虑长宽比,作者认为不够完整,遂提出了 CIOU loss ,公式如下: 即在DIOU loss 的基础上,添加了长宽比的约束项。
loss =1- iou + (centers_distance_squared / diagonal_distance_squared) 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...
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：...
而α α α和 v v v的公式如下 把1-CIOU就可以得到相应的LOSS了。 代码实现: def box_ciou(b1, b2): """ 输入为: --- b1: tensor, shape=(batch, feat_w, feat_h, anchor_num, 4), xywh b2: tensor, shape=(batch, feat_w, feat_h, anchor_num, 4), xywh 返回为: -...
与IOU、GIoU 定义损失函数loss类似,Loss(DIOU)= 1-DIOU,计算公式如下所示: 此处的 ,表示预测框和边界框中心点的间的欧式距离的平方。当预测框和真实框完全重合时,L(GIOU)=L(GIOU)=L(DIOU)=0;完全重叠是指预测框和真实框大小一模一样。 DIOU边界框回归的优缺点 ...