具体公式如下: Ciou Loss = 1 - IoU +αv -βc 其中,IoU表示两个边界框之间的交并比,v表示边界框的长宽比,c表示边界框中心点的距离,α和β是两个调节系数。Ciou Loss公式可以通过梯度下降等优化算法进行训练,从而使得模型更好地学习目标检测任务。
目标检测的改进方向有很多,这次介绍一篇CVPR2019针对Loss的改进方法: GIOU Loss Motivation现有目标检测的Loss普遍采用预测bbox与ground truth bbox的1-范数,2-范数来作为loss。但是评测… 波粒二象性 α-IoU Loss : 造就 IoU Loss 家族的大一统 Alpha-IoU Loss:论文的名字很好,反映了本文的核心想法。作者将现有的...
当预测的 w 和h 的值非常小时,会导致 \frac{1}{w^2+h^2} 的值非常大,进而导致梯度爆炸,为了避免这个问题,在CIoU Loss中,这个值被设置为了常数 1。 4. 总结 DIoU Loss将两个框之间的距离作为损失函数的惩罚项,比GIoU Loss间接的优化闭包面积要直接的多,所以拥有比GIoU Loss更快的收敛速度和更好的表现...
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...
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。
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 ...
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...
边界盒回归是目标检测的关键步骤。在现有的方法中,虽然n范数损失被广泛地应用于包围盒回归,但不适合用于评估度量,即IoU。最近,有学者提出了IoU损失和广义IoU(GIoU)损失来衡量IoU度量,但仍存在收敛速度慢和回归不准确的问题。本文提出了一个Distance-IoU (DIoU) 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...