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...
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...
IoU loss: IoU计算了最简单的情况: IoU的损失函数公式:至于求loss为啥用1减去,是因为:iou越大 代表拟合效果越好,我们应让模型的loss越小。iou最大为1,也就是重合的情况。因此用1-IoU来代表loss。 LossIoU=1−IoULossIoU=1−IoU GIoU loss: 当两个anchor与gt box都不相交的时候,IoU的loss是一样大的...
Efficiciou-Loss也可以用于增强神经网络的泛化能力和鲁棒性。 Efficiciou-Loss的公式如下: Efficient Loss(A, B) = α * KL(A, B) + β * KL(B, A)。 其中,A和B是输入特征,KL是KL散度,α和β是权重因子。 Efficiciou-Loss的优化旨在最小化Efficient Loss的值,从而促进神经网络特征空间的优化。
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...
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。
- 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...
简单说就是对IoU loss家族做了幂次运算,如下图的公式。 如上图,alpha-IoU可以通过自适应地提高高IoU对象的损失和梯度来提高BBox回归精度,而且对小数据集和噪声BBox提供了更好的稳健性。 SIoU loss 5月份热乎的还是预印本的新损失,但看效果比CIoU提升很多,挖个坑。