存在问题:即使是两个相同大小的框,中心点位置也相同,但是比例不同,DIOU_LOSS也会相同。 为了区分相同iou比例,相同中心点位置,但是不同图像比例问题提出CIou_loss 四. CIou_loss 针对下图存在的问题将预测的长宽比也考虑进去,及长款比与原始标签一直损失越小公式如下,V就是长宽比的影响因子。 总结 IOU没有解决距...
一、概要 在目标检测任务中,在求Loss的过程中通常会用到IOU Loss,其常见到的IOU Loss包括 GIOU Loss、DIOU Loss、CIOU Loss、SIOU Loss, 二、一图蔽之 往往在计算NMS或Loss的过程中纠结具体选取哪一个方法作为最…
为了解决这个问题,CIOU_Loss应运而生。 CIOU_Loss (解决了即使距离中心位置相同。形状也可能不相同的问题,于是将预测框与GT的位置都考虑进来了) CIOU_Loss-CIOU_Loss在DIOU_Loss的基础上增加了一个影响因子,将预测框和GT框的长宽比也考虑了进来。具体的计算方法如下式所示,即CIOU_Loss将GT框的重叠面积、中心点...
CIoU Loss是一种计算目标框回归损失的方法,它在YOLO系列模型中被广泛应用。 CIoU Loss可以帮助模型更准确地预测目标框的位置和大小。它通过考虑目标框之间的重叠程度来计算损失值,以此来指导模型学习更好的目标框回归。 与其他损失函数相比,CIoU Loss在计算目标框之间的距离时,考虑了目标框的宽度和高度之间的差异,...
为了解决DIOU_LOSS在不同比例下的得分不可区分问题，提出了CIou_loss。该损失函数考虑了预测框的长宽比与原始标签的长宽比一致性，长宽比越接近，损失越小。通过引入长宽比影响因子V，CIou_loss可以有效解决上述问题。总结 IOU_loss没有解决距离与位置问题，GIOU_LOSS通过增加差集解决了部分位置问题，但在...
deep-neural-networksyoloobject-detectionmedical-image-computingmedical-image-processingcomputer-vision-algorithmsdeep-learning-frameworkmedical-image-analysiscbamlesion-detectionbifpnmedical-image-detectionciou-lossbr35h-brain-tumor-detection-2020gfpnafpnbiformerbi-level-routing-attentiongiou-losswiou-loss ...
Efficiciou-Loss是一种用于训练神经网络的损失函数,它是Kullback-Leibler散度(KL散度)在概率分布上的扩展,通过基于信息瓶颈的思想,将KL散度应用于神经网络的训练过程中。 Efficiciou-Loss的目标是在保持高度表征能力的前提下,最小化特征空间中的冗余信息。Efficiciou-Loss通过引入一个较小的信息容量限制,使得神经网络在...
最小化这个差异是训练模型的关键目标之一、而Efficiciou-Loss(简称EffLoss)是一种被广泛接受并且常用的损失函数之一,它在许多机器学习任务中都取得了很好的效果。 EffLoss是由EfficientNet团队在研发过程中提出的。EfficientNet是一种高效率的神经网络架构,它通过在模型深度、宽度和分辨率上进行均衡调节,实现了在有限的计算...
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Smooth L1 Loss-> IoU Loss ->GIoU Loss -> DIoU Loss ->CIoU Loss 这个属于优化模型的一种方法 缺点: 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 ...