CiouLoss公式是一种用于计算目标检测中两个边界框之间距离的损失函数。它是一种基于IoU（交并比）的改进，可以更准确地反映两个边界框之间的相似程度。Ciou Loss公式同时考虑了边界框的位置、大小和形状等因素，可以有效地提高目标检测的精度。具体公式如下：Ciou Loss = 1 - IoU +αv -βc 其中，IoU表示两个边界框
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 ...
IOU loss:loss=−ln(IOU)、loss=1−IOU GIOU(Generalized Intersection over Union): GIOU=IOU−Ac−UAc,−1<=GIOU<=1 GIOUloss=1−GIOU 上面公式的意思是:先计算两个框的最小闭包区域面积 (通俗理解:同时包含了预测框和真实框的最小框的面积,如下图中最外围的框),再计算出IoU,再计算闭包区域中...
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 公式：IOU = ，其中C为预测框与目标框的交集面积，E为预测框与目标框的并集面积。 IOU Loss：ln 或者 1 IOU。 优点：简单直观，直接衡量预测框与目标框的重叠度。 缺点：无法反映框内的细节信息和非重叠部分的情况。2. GIOU 公式：GIOU = IOU ，其中D为预测框与目标框最小外接矩形...
- 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...
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...
即在DIOU loss 的基础上,添加了长宽比的约束项。 特殊说明:根据v对w和h求导的公式,因为w,h是归一化的值,取值范围为[0,1],在考虑梯度反传时,w^2+h^2容易得到一个很小的值,进而可能导致梯度爆炸,所以在实际计算过程中,会粗略的把w^2+h^2直接置为1进行梯度反传。基于以上的演变,现在检测模型的回归...
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。