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…
- 公式：GIOU = IOU - (D / E)- GIOU Loss：1 - GIOU - 优点：考虑了非重叠区域的影响，能更准确地评价预测框与目标框的相似度。- 缺点：计算时需考虑额外参数，可能增加计算复杂度。3. DIOU（Distance IOU）：- 公式：DIOU = IOU - (d² / (L² - d²))- DIOU...
CIOU loss = 1 - CIoU。α和v为长宽比,计算公式如上图所示:w、h和w(gt)、h(gt)分别代表预测框的高宽和真实框的高宽。 如果使用CIOU,mAP可以达到49.21%,相比于GIoU涨了1.5个百分点。CIOU(D)指在验证模型评价mAP时,将IOU换成DIOU,准确率还有提升 。 实际检测效果中,CIOU相比GIOU在框选目标时,能找到一个...
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...
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...
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计算和损失函数 **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: ...
公式如下: 优点: (1)DIoU loss可以直接最小化两个目标框的距离,因此比GIoU loss收敛快得多。 (2)对于包含两个框在水平方向和垂直方向上这种情况,DIoU损失可以使回归非常快。 (3)DIoU还可以替换普通的IoU评价策略,应用于NMS中,使得NMS得到的结果更加合理和有效。
IOU-loss 算法作用:Iou的就是交并比,预测框和真实框相交区域面积和合并区域面积的比值,计算公式如下,Iou作为损失函数的时候只要将其对数值输出就好了。 算法代码: def Iou_loss(preds, bbox, eps=1e-6, reduction='mean'): ''' preds:[[x1,y1,x2,y2], [x1,y1,x2,y2],,,] ...