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。 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,而GIoU损失几乎退化为IoU损失。 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。 def Diou(bboxes1, bboxes2): rows = bbo...
DIOU Loss(Distance-IoU Loss)通过引入边界框中心点之间的距离来改进 GIOU Loss,从而更好地指导模型的训练过程。DIOU Loss 的核心思想是最小化两个边界框中心点之间的标准化距离。通过将中心点距离纳入损失函数的计算中,DIOU Loss 能够更好地衡量两个边界框之间的位置关系,从而提高模型对目标位置的预测精度。计算...
罗马拼音中的“diu”和“diou”并非都对应汉语中的“丢”这个词汇。在汉语拼音中，“丢”的拼音是“diū”，而“diou”并不是一个标准的汉语拼音。在不同的语境和方言中，可能会有不同的读音和拼写方式，但在普通话中，“丢”的正确拼音是“diū”。在汉语拼音中，当“u”字母后面紧跟一个“i”...
当预测框和目标框不重叠时,此时DIoU损失的惩罚项起主要作用,使得预测框移到和目标框重叠的位置,这比GIoU损失更直接,所以收敛速度也越快。当预测框和目标框存在包含关系时,DIoU损失的惩罚项依然也存在作用,对于之前的三种情况,虽然IoU损失和GIoU损失都是一样的,但...
东莞市鸿贸手袋有限公司位于制造名城东莞,是一家大型的东莞手袋厂,多年专注于手袋加工,女包代工,拥有自己的品牌:迪讴DIOU。是“中低价位却拥有中”的皮具品牌。经多年的发展,现已成长为时尚皮具的品牌。产品与香港合作商联合研发设计,东莞生产的研发、生产、销售一体的经营模式。“品质生活,就此开始”作为品牌理念,...
diou=iou-两个box中心点距离平方/最小闭包区域对角线距离平方 loss=1-diou """ # 求交集 inter_x1, inter_y1 = torch.maximum(boxa[:, 0], boxb[:, 0]), torch.maximum(boxa[:, 1], boxb[:, 1]) inter_x2, inter_y2 = torch.minimum(boxa[:, 2], boxb[:, 2]), torch.minimum(...
DIoU损失比IoU损失和GIoU损失有几个优点, 可以通过仿真实验进行评估。 如图1和图3所示, 可以直接最小化两个框的距离, 因此收敛速度比要快得多。 对于两个框是包含关系的情况(图2), 或在水平和垂直方向的情况(图6)下, 可以回归非常快, 而 损失几乎退化为 , 即 ...
所以DIoU Loss收敛速度会比GIoU Loss快。 即使在一个框包含另一个框的情况下,c值不变,但d值也可以进行有效度量。 DIoU Loss存在的问题: 中心点重合,但宽高比不同时,DIOU loss不变。 CIOU Loss(Complete) 进化四:中心点重合,中心点距离不变,DIOU Loss不变,但宽高比不同改进为CIOU。
DIoU对于小目标和大目标之间的距离更加敏感,这可能会解决GIoU存在的问题。 由于 的公式定义,作为损失函数 会出现的问题。比如, DIoU考虑了重叠面积和中心点距离,当目标框包裹预测框的时候,直接度量2个框的距离,因此DIoU收敛的更快,但并没有考虑到长宽比。