ciou loss公式 CiouLoss公式是一种用于计算目标检测中两个边界框之间距离的损失函数。它是一种基于IoU(交并比)的改进,可以更准确地反映两个边界框之间的相似程度。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...
完整的CIOU损失函数的公式如下: L_{CIOU} = 1- IOU +\frac{\rho^{2}\left( b,b^{gt} \right)}{c^{2}} + \alpha\upsilon CIOU Loss的梯度在长宽[0,1]的情况下,w^{2}+h^{2}的值通常很小,会导致梯度爆炸,因此在\frac{1}{w^{2}+h^{2}}实现时将替换成1。 Python实现如下: def calcula...
GIOU损失函数的最终表达形式是L(GIOU) = 1 - GIOU 上表是原论文中的实验效果:第一列(AP-IoU一列)采用MSE(l2损失)的mAP=0.461,采用IoU损失得到的mAP=0.466,有些许提升。如果采用GIoU loss,能达到0.477,效果比IOU更好。 但是,GIOU也存在它的缺点:当两个预测框高宽相同,且处于同一水平面时,GIOU就退化为IOU。
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; 当两框分离且距离很远时,损失函数值为2。 使用外接矩形的方法不仅可以反应重叠区域的面积,还可以计算非重叠区域的比例,因此GIOU损失函数能更好的反应真实框和预测框的重合程度和远近距离。 GIOU ...
- 公式：CIOU = IOU - (w² + h² / (L² - d²)) * (1 - α)- CIOU Loss：1 - CIOU - 优点：考虑了长宽比的相似性，提高了评估的准确性。- 缺点：包含反三角函数运算，可能影响训练速度。综上，选择哪种损失函数取决于具体的应用场景和需求，需要在精度和计算...
作者推荐文章:IoU、GIoU、DIoU、CIoU损失函数 IOU loss:loss=−ln(IOU)、loss=1−IOU GIOU(Generalized Intersection over Union): GIOU=IOU−Ac−UAc,−1<=GIOU<=1 GIOUloss=1−GIOU 上面公式的意思是:先计算两个框的最小闭包区域面积 (通俗理解:同时包含了预测框和真实框的最小框的面积,如下图...
efficiciou-loss损失函数efficiciou-loss损失函数 Efficiciou-Loss是一种用于训练神经网络的损失函数,它是Kullback-Leibler散度(KL散度)在概率分布上的扩展,通过基于信息瓶颈的思想,将KL散度应用于神经网络的训练过程中。 Efficiciou-Loss的目标是在保持高度表征能力的前提下,最小化特征空间中的冗余信息。Efficiciou-Loss...
last_loss: tensor(1.8021) """ GIOU-loss 问题分析 当预测框和真实框不相交时Iou值为0,导致很大范围内损失函数没有梯度。针对这一问题,提出了Giou作为损失函数。 算法公式及其解释:其实想法也很简单(但这一步很难):假如现在有两个box A,B,我们找到一个最小的封闭形状C,让C可以把A,B包含在内,然后再计算...
DIOU回归损失函数 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。
1. Smooth L1 Loss 假设x为预测框和真实框之间的数值差异，常用的L1和L2 Loss定义为：公式 公式 公式 公式 从损失函数对x的导数可知，Smooth L1损失函数对x的导数在x值很大时，其导数也非常大，在训练初期不稳定。在x很小时，损失函数对x的导数为常数，如果learning rate不变，在训练后期很难收敛到...