而在NMS算法里有一个步是需要计算当前score最大的框和其他框的IoU大小的。 针对这一步,我们可以进行优化,改变IoU的计算方式。 目前经典的IoU计算方式有GIoU,DIoU和CIoU。我们可以在传统的NMS算法中进行修改实现 CIoU NMS,DIoU NMS和GIoU NMS。 先看下传统的NMS算法的代码: def ori_nms(self, scores, boxes, ...
在目标检测任务中,常用到一个指标IoU,即交并比,IoU可以很好的描述一个目标检测模型的好坏。在训练阶段IoU可以作为anchor-based方法中,划分正负样本的依据;同时也可用作损失函数;在推理阶段,NMS中会用到IoU。同时IoU有着比较严重的缺陷,于是出现了GIoU、DIoU、CIoU、EIoU,下面我们一起看一下这几种IoU。 二、Io...
一、简介 在目标检测任务中,常用到一个指标IoU,即交并比,IoU可以很好的描述一个目标检测模型的好坏。在训练阶段IoU可以作为anchor-based方法中,划分正负样本的依据;同时也可用作损失函数;在推理阶段,NMS中会用到IoU。同时IoU有着比较严重的缺陷,于是出现了GIoU、DIoU、CIoU、EIoU,下面我们一起看一下这几种IoU。 二...
答:因为前面讲到的CIOU_loss,是在DIOU_loss的基础上,添加的影响因子,包含groundtruth标注框的信息,在训练时用于回归。 但在测试过程中,并没有groundtruth的信息,不用考虑影响因子,因此直接用DIOU_nms即可。 🥞损失函数(IoU+GIoU+DIoU+CIoU+DIoU-NMS)在YOLOv3上的性能(论文效果) 目标检测算法之AAAI 2020 DIo...
(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。 缺点: ...
采用DIoU- NMS后,模型的AP值有进一步的提升。下图为NMS和DIoU- NMS的一个对比例子,在这种密集场景中,NMS去除了一个正确的预测框导致漏检,而DIoU- NMS则保留了从而降低漏检。 参考
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。 4 CIOU计算和损失函数 虽然DIOU解决了当预测框和真实框相交(部分重叠)、预测框包含在真实框内部两种情况下的预测框回归收敛问题,但是这都是通过最小化预测框和真实框两个中心点的距离实现的,因此为了加快这两种情况下的预测框回...
将CIoU损失和Cluster-NMS应用于实例分割(例如YOLACT)和目标检测(例如YOLOv3, SSD 和 Faster R-CNN)模型实验中,性能表现SOTA。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。
其中 是分类置信度, 为NMS阈值, 为最高置信度的框。 DIoU-NMS倾向于中心点距离较远的box存在不同的对象,而且仅需改几行代码,DIoU-NMS就能够很简单地集成到目标检测算法中。 四、实验结果 1、YOLO v3 on PASCAL VOC 在YOLOv3上进行实验对比,DIoU loss和CIoU的效果都很显著,mAP分别提升3.29%和5.67%,而AP...
在原始的NMS中,IoU指标用于抑制多余的检测框,但由于仅考虑了重叠区域,经常会造成错误的抑制,特别是在bbox包含的情况下。因此,可以使用DIoU作为NMS的标准,不仅考虑重叠区域,还考虑了中心点距离 其中sisi是分类置信度,ϵϵ为NMS阈值,MM为最高置信度的框。DIoU-NMS倾向于中心点距离较远的box存在不同...