CIOU:CA+B−C−dL−αυ(α是权重系数,υ=4π2(arctanwgthgt−arctanwpredhpred)2) CIOU Loss:1 - CIOU 解释:加入了长宽比相似性的指标,α是权重系数,在论文里有相关计算,υ是两个框长宽比指标的相似性计算。通俗意思是在IOU值和中心点距离值相同时,两个框的长宽比指标越相似,说明预测框与目标...
本文介绍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Smooth L1 Loss IoU Loss GIoU Loss DIoU Loss CIoU Loss,本文按照此路线进行讲解。 1. Smooth L1 Loss 本方法由微软rgb大神提出,Fast RCNN论文提出该方法 1.1 假设x为预测框和真实框之间的数值差异,常用的L1和L2 Lo...
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,是目标检测中最常用的指标,在anchor-based的方法。作用不仅用来...
目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss两部分构成。本文介绍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Smooth L1 Loss→IoU Loss→GIoU Loss→DIoU Loss→CIoU Loss,本文按照此路线进行讲解。 1. Smooth L1 Loss 本方法由微软rgb大神提...
目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss两部分构成。本文介绍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Smooth L1 Loss IoU Loss GIoU Loss DIoU Loss CIoU Loss,本文按照此路线进行讲解。
在目标检测任务中，Bounding Box Regression Loss Function 的选择至关重要。本文将深入剖析四个常用损失函数：IOU、GIOU、DIOU 和 CIOU，通过简单示例解析其计算原理和特点。以下是它们的详细解释：1. IOU（Intersection over Union）：- 公式：IOU = (C / E)- IOU Loss：-ln(IOU) 或者 1 - IOU...
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,是目标检测中最常用的指标,在anchor-based的方法。作用不仅用来...
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...
目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss两部分构成。本文将介绍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Smooth L1 Loss、IoU Loss、GIoU Loss、DIoU Loss和CIoU Loss。1. Smooth L1 Loss 假设x为预测框和真实框之间的...
关键词：计算机视觉；目标检测；边界框回归；梯度；损失函数 中图分类号：TP391 文献标识码：A doi：10.37188/CJLCD.2022-0282 Object detection method based on CIoU improved bounding box loss function LIU Xiong-biao1，2，YANG Xian-zhao1，2*，CHEN Yang1，2，ZHAO Shuai-tong1，2 （1. College of ...