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...
上面的三种Loss用于计算目标检测的Bounding Box Loss时,独立的求出4个点的Loss,然后进行相加得到最终的Bounding Box Loss,这种做法的假设是4个点是相互独立的,实际是有一定相关性的 实际评价框检测的指标是使用IOU,这两者是不等价的,多个检测框可能有相同大小的Loss,但IOU可能差异很大,为了解决这个问题就引入了IOU ...
这篇论文提出可以直接把IoU设为回归的loss。 GIoU = IoU - \frac{\left| A_{c} - U \right|}{\left| A_{c} \right|} 上面公式的意思是:先计算两个框的最小闭包区域面积A_{c}(通俗理解:同时包含了预测框和真实框的最小框的面积),再计算出IoU,再计算闭包区域中不属于两个框的区域占闭包区域的比...
在实际使用中,实际很多IoU的损失Loss常常被定义为Loss(IoU) = 1-IoU。它们完全重合时,IoU就是1,那么对于Loss来说,Loss是越小越好,说明他们重合度高,所以IoU Loss就可以简单表示为 1- IoU。 边界框box位置的修正是通过对IOU的损失函数的损失值loss进行反向传播迭代计算的。 IOU回归的优缺点 1.当预测框和真实框...
CIoU Loss,本文按照此路线进行讲解。 IOU 介绍 IoU 的全称为交并比(Intersection over Union),通过这个名称我们大概可以猜到 IoU 的计算方法。IoU计算的是 “预测的边框” 和 “真实的边框” 的交集和并集的比值。计算过程如下: IOU的优点: IOU可以作为距离,loss=1-IOU。但是当两个物体不相交时无回传梯度。
（2）在Iou_loss函数中，当IOU值相同时，损失值也相同，无法区分如图二和三所示的不同情况。二. GIOU_LOSS 为了解决上述问题，提出了GIOU_LOSS，其通过计算方式考虑了两框之间的差集，用蓝色表示，差集越大，损失越大。这样，即使IOU相同，但如图所示，下半张脸的损失会小于上半张脸，因为蓝色区域（...
GIOU Loss,在IOU的基础上引入了预测框和真实框的最小外接矩形。 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...
GIoULossGIoU(GeneralizedIntersectionoverUnion) Loss是由斯坦福学者发表于2019 CVPR的。IoULoss的不足 当目标框与预测框不相...(如下图所示)。GIoULossGIoULoss的计算方式如下所示, 5.DIoULoss &CIoULossGIoULoss的不足 当目标框完全被预测框包裹时,IoU与 ...
IoU是目标检测里面很重要的一个指标,通过预测的框和GT间的交集与并集的比例进行计算,经常用于评价bbox的优劣 。 但一般对bbox的精调都采用L2范数,而一些研究表明这不是最优化IoU的方法,因此出现了IoU loss。 2、IoU loss IoU loss顾名思义就是直接通过IoU计算梯度进行回归,论文提到IoU loss的无法避免的缺点: ...