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 ...
一. Iou_lossIou_loss=黄色面积/绿色面积 这是最初的目标检测损失函数, 存在问题 (1)下图一,IOU=0时距离近的框与距离远的框损失一致,但是理论上距离越近损失越小 (2)下图二三,IOU值相同时,损失一致,无法…
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...
- 公式：DIOU = IOU - (d² / (L² - d²))- DIOU Loss：1 - DIOU - 优点：引入中心点距离，增强了对框中心位置的敏感性。- 缺点：计算中涉及对角线距离和中心点距离，可能会增加训练时间。4. CIOU（Combined IOU）：- 公式：CIOU = IOU - (w² + h²...
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。