# 计算CIoU值 iou = intersection / union ciou = iou - d_center_sqd / diag1_sqd - v * 0.5 return ciou.mean() 五、函数测试 bbox1 = [10, 20, 50, 70] bbox2 = [20, 30, 60, 80] print(ciouloss(bbox1, bbox2)) # 输出0.7293 bbox1 = [[10, 20, 50, 70], [30, 40, ...
回归损失函数的发展过程主要包括:最原始的Smooth L1 Loss函数、2016年提出的IoU Loss、2019年提出的GIoU Loss、2020年提出的DIoU Loss和最新的CIoU Loss函数。 Smooth L1 Loss函数 在早期的目标检测算法中它们一般使用MSE作为损失函数,之后Fast R-CNN提出了Smooth L1的损失函数,它们的共同点都是使用两个角点,四个坐...
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。 IOU 介绍 IoU 的全称为交并比(Intersection over...
好的目标框回归损失应该考虑三个重要的几何因素:重叠面积,中心点距离,长宽比。基于问题一,作者提出了DIoU Loss,相对于GIoU Loss收敛速度更快,该Loss考虑了重叠面积和中心点距离,但没有考虑到长宽比;针对问题二,作者提出了CIoU Loss,其收敛的精度更高,以上三个因素都考虑到了。 Distance-IoU Loss 上图中绿色框为...
由于MMYOLO中没有实现Inner CIoU损失函数,所以需要在mmyolo/models/iou_loss.py中添加Inner CIoU的计算和对应的iou_mode,修改完以后在终端运行 python setup.py install 再在配置文件中进行修改即可。修改例子如下: elif iou_mode == "innerciou": ratio=1.0 w1_, h1_, w2_, h2_ = w1 / 2, h1 / 2,...
通过整合EIoU Loss和FocalL1 loss,最终得到了最终的Focal-EIoU loss,其中 γ是一个用于控制曲线弧度的超参。 在这里插入图片描述 将其应用在CIoU、DIoU、GIoU、SIoU 等改进上 涨点效果 有读者在自己的数据集上应用,获得有效涨点 二、 代码实践| YOLOv8 代码实践 + Focal-EIoU / Focal-SIoU / Focal-DIoU ...
目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss两部分构成。本文将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和CIoU Loss。1. Smooth L1 Loss 假设x为预测框和真实框之间的...
本期视频内容:YOLOv8改进IoU损失函数:内含XIoU、NWD、RepulsionLoss、EfficicIoU、SIoU、InnerIoU、Focaler、WIoU、PIoU、EIoU、MPDIoU、Shape-IoU、Focaler_Focal_XIoU等70多种改进版本损失函数🚀提出一种直接在yaml配置中调用IoU损失函数的简单便携一键训练方式视频中
efficiciou-loss损失函数 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...
综上所述，从Smooth L1到CIoU Loss，目标检测回归损失函数的演变过程体现了对目标检测任务中几何匹配、位置精度和形状相似性等多方面因素的综合考虑。这些损失函数在实际应用中展现出良好的性能，为提高目标检测模型的准确性和泛化能力提供了有力支持。未来，随着深度学习技术的不断进步，我们期待看到更多创新...