论文:Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression(2019.11,天津大学) 图4a 边界框回归的 DIoU 损失,其中可以直接最小化中心点之间的归一化距离。c 是覆盖两个框的最小封闭框的对角线长度,d 是两个框的中心点之间的距离。
CIoU损失相比DIoU损失增加了新的惩罚项,所以其有更快的收敛速度,从上面的仿真实验对比上也可以看出。目前torchvision也已经实现了CIoU损失,实现代码如下所示: defcomplete_box_iou_loss( boxes1: torch.Tensor, boxes2: torch.Tensor, eps: float =1e-7, ): ...
CIOU介绍及代码实现 1. IOU介绍及代码实现 一、背景 在2016年的一篇文章中,旷视提出了一种名为"UnitBox: An Advanced Object Detection Network"的方法,该方法采用IOU Loss将由4个点构成的边界框视为一个整体进行回归。 二、函数定义 IOU Loss通常被定义为真实框和预测框之间的交集与并集的比值的负对数,但在实际...
目前torchvision也已经实现了CIoU损失,实现代码如下所示: def complete_box_iou_loss( boxes1: torch.Tensor, boxes2: torch.Tensor, eps: float = 1e-7, ): # 计算DIoU和IoU diou_loss, iou = _diou_iou_loss(boxes1, boxes2) x1, y1, x2, y2 = boxes1.unbind(dim=-1) x1g, y1g, x2g...
第四步(上图8,9):计算IOU-LOSS和GIOU-LOSS 测试结果: faster-rcnn: 可以看到,giou在yolov3和faster-rcnn上都获得了一定程度的提升,证明该损失函数适用于one-stage和two-stage,不像focal-loss一样存在一定的局限性。 3、DIOU与CIOU paper:https://arxiv.org/pdf/1911.08287.pdf提出DIOU和CIOU ...
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: defIou_loss(preds, bbox, eps=1e-6, reduction='mean'):''' preds:[[x1,y1,x2,y2], [x1,y1,x2,y2],,,] ...
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
Lossα−IoU=1−IoUαLossα−IoU=1−IoUα α>0α>0,当 α=2,iou=0.6α=2,iou=0.6 时,Lα−IoULα−IoU 的梯度已经是-1.2了。训练时经验所得alpha取3比较好。 下面是常见的loss function的代码实现。 import torch import math import torch.nn.functional as F # 放到编辑器里收缩每个方...
CIOU回归时的LOSS计算: 效果图 首先借助Opencv和numpy框画两个框,然后按照公式计算CIOU进行展示,如下图。 代码实现: import torch import numpy as np import cv2 import math def box_ciou(b1, b2): """ 输入为: --- b1: tensor, shape=(batch, feat_w, feat_h, anchor_num, 4), xywh b2: tensor...
2)引入了Focal Loss优化了边界框回归任务中的样本不平衡问题,即减少与目标框重叠较少的大量锚框对BBox 回归的优化贡献,使回归过程专注于高质量锚框 七、pytorch代码实现 代码中使用pytorch是方便在作为损失函数的时候,方便反向传播,下面的代码计算各种IoU,用作损失函数的时候需要用1减去返回结果。