论文地址:http://arxiv.org/pdf/1911.08287v1.pdf代码:https://github.com/zzh-tju/diou.来源:天津大学论文名称:Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding BoxRegression原文作者:Zhaohui Zheng 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...
论文:https://arxiv.org/pdf/1911.08287.pdf 开源代码: https://github.com/Zzh-tju/DIoU-darknet https://github.com/Zzh-tju/CIoU IoU/GIoU Loss IoU通常定义如下: 其中 代表的是真实框。 代表的是预测框。 但是,IoU Loss 仅在边界框重叠时起作用,并且在非重叠情况下不会提... 查看原文 DIoU YOLO...
论文:https://arxiv.org/pdf/1911.08287.pdf 代码:https://github.com/Zzh-tju/DIoU 1.摘要 IoU损失和GIoU损失都存在收敛速度慢和回归不准确的问题 提出DIoU,结合了预测框和真实框之间的标准化距离,加快训练的收敛速度 提出CIoU,结合了重叠面积、中心点距离和纵横比,进一步提高收敛速度和检测精度 将DIoU损失和C...
论文:Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression》 主要思想: 一是认为CIoU loss对于长宽比加入loss的设计不太合理,于是将CIoU loss中反应长宽比一致性的部分替换成了分别对于长和宽的一致性loss,形成了EIoU loss。 二是认为不太好的回归样本对回归loss产生了比较大的影响,回归质量相对较好...
本方法由微软rgb大神提出,Fast RCNN论文提出该方法 1.1 假设x为预测框和真实框之间的数值差异,常用的L1和L2 Loss定义为: 1.2 上述的3个损失函数对x的导数分别为: 从损失函数对x的导数可知: 损失函数对x的导数为常数,在训练后期,x很小时,如果learning rate 不变,损失函数会在稳定值附近波动,很难收敛到更高的...
来源:天津大学论文名称:Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding BoxRegression 原文作者:Zhaohui Zheng...本文提出了一个Distance-IoU (DIoU) loss,合并了预测框和目标框之间的标准化距离,在训...
IoU预测目标框是目标检测领域的重要组成。常规IoU loss计算方法,仅用于候选框和gt有交叠区域,无交叠时没有梯度生成。GIoU loss惩罚项,但是gt和候选框存在包关系时直接退化为IoU。论文在两个loss基础上引入惩罚项,提出Distance-IoU(DIoU) Loss和Complete IoU(CIoU) Loss用于目标检测BBox进...
具体为:将26x26x512的特征图通过1x1的卷积层变成了26x26x64(源码中有此步骤,论文中没有),然后通过PassThrough Layer将26x26x64映射成13x13x256,最后将此13x13x256特征图与高层的13x13x1024进行拼接得到13x13x1280的特征图。拼接过程如下所示:
一、 Focal-IoU(Any) 论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv8 代码实践改进 论文理论 在目标检测中,边界框回归(BBR)是决定目标定位性能的关键步骤。然而,我们发现大多数以前的 BBR 损失函数有两个主要缺点:(i)两者ℓn-norm 和基于 IOU 的损失函数无法有效地描述 BBR 的目标,从而导致收敛速度慢和回归结果不准确。
4009 1 50:01 App 论文赏析 DeepSeek-V3 Technical Report 这个模型竟然是幻方的 1612 3 06:09:48 App 【已完结】2025最新3D点云教程:PointNet、PointNet++、PF-Net、GCN算法完全解读!迪哥精讲点云配准、点云分割、点云补全、点云数据处理 浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息...