另外,论文考虑bbox的三要素,重叠区域,中心点距离和长宽比,进一步提出了Complete IoU(CIoU) loss,收敛更快,效果更好。 二、对 IoU Loss 和GIoU Loss 的分析 为了全面地分析IoU loss和GIoU的性能,论文进行了模拟实验,模拟不同的距离、尺寸和长宽比的bbox的回归情况。 1、Simulation Experiment 图3、Simulation Expe...
其中是权重函数。v用来衡量anchor框和目标框之间的长宽比的相似性。 由定义可以看出来,损失函数会更加倾向于往重叠区域增多方向优化: 最后,CIoUloss的梯度类似于DIoUloss,但还要考虑的梯度。w,h取值范围[0,1 DIoU论文笔记 论文链接文章目录 重要观点 关于IOU和GIoU一些方法将来可能用到DIoU和CIouDiouCIouBP细节 ...
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: \mathcal{L}_{CIoU}=1-IoU+\frac{\rho^2(\mathbf{b},\mathbf{b}^{gt})}{c^2} + \alpha v \\ 这里的v用于计算预测框和目标框的高宽比的一致性,这里是用tan...
IoU、GIoU、DIoU、CIoU损失函数 ⽬标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss两部分构成。⽬标检测任务中近⼏年来Bounding Box Regression Loss Function的演进过程，其演进路线是 ⼀、IOU(Intersection over Union)1. 特性(优点)IoU就是我们所说的交并⽐，是⽬标检测中最常...
论文提出了IoU-based的DIoU loss和CIoU loss,以及建议使用DIoU-NMS替换经典的NMS方法,充分地利用IoU的特性进行优化。并且方法能够简单地迁移到现有的算法中带来性能的提升,实验在YOLOv3上提升了5.91mAP,值得学…
论文地址:http://arxiv.org/pdf/1911.08287v1.pdf代码:https://github.com/zzh-tju/diou.来源:天津大学论文名称:Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding BoxRegression原文作者:Zhaohui Zheng 边界盒回归是目标检测的关键步骤。在现有的方法中,虽然n范数损失被广泛地应用于包围盒回归,但不适...
以MS COCO上的YOLACT为例,使用NVIDIA GTX 1080Ti GPU可以达到27.1 FPS,同时本文的方法在目标检测上提升了1.7 AP和6.2 AR100,在实例分割上提升了0.9 AP和3.5 AR100。 下面是论文具体框架结构以及实验结果:
论文:Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression 代码:https://giou.stanford.edu/ https://github.com/Zzh-tju/CIoU 回到顶部
论文:Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression 代码:https://giou.stanford.edu/ https://github.com/Zzh-tju/CIoU 回到顶部
『CIOU LOSS』 论文中,作者表示一个优秀的回归定位损失应该考虑三种几何参数:重叠面积、中心点距离、长宽比。CIoU就是在DIoU的基础上增加了检测框尺度的loss,增加了长和宽的loss,这样预测框就会更加的符合真实框。 因此CIOU的三项恰好对应IOU,中心点距离,...