EIoU Loss 2022 论文:Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression 动机:1. ln 损失函数和现有的基于 IoU 的损失函数都不能很好的描述 bbox ,导致模型收敛慢和不准确;2. 大多数损失函数忽略了正负样本不平衡的问题,即大量与目标框重叠面积较小的预测框在最终的 bbox 优化中占用了绝大部...
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"Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression." arXiv preprint arXiv:2101.08158 (2021). [2] Zheng, Zhaohui, et al. "Distance-IoU loss: Faster and better learning for bounding box regression." Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. Vol. 34. No. ...
YOLOv11v10v8使用教程: YOLOv11入门到入土使用教程 YOLOv11改进汇总贴:YOLOv11及自研模型更新汇总 《Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression》 一、 模块介绍 论文链接:http...
其中,和是控制异常值抑制程度的参数。 3.3、算法流程 4、实验 4.1、消融实验 1、IOU方法对比 2、Tradeoff Weight的影响 3、FocalL1 Loss 4、Focal-EIOU Loss 4.2、SOTA对比 4.3、可视化对比 5、参考 [1].Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression...
本文是复现的是CVPR2020的一篇关于边界框损失函数文章:Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression。 在Focal-EIoU Loss这篇论文中,作者提出CIoU中的相对比例存在若干问题,因此提出了更为直接的使用边长作为惩罚项。 此外为了解决低质量样本造成的损失值剧烈震荡的问题,这篇论文设计了一个用于回...
首先,提出了一种有效的Efficient Intersection over Union(EIOU)损失,它明确地测量了BBR中3个几何因子的差异,即重叠面积、中心点和边长。之后,陈述了Effective Example Mining(EEM)问题,并提出了Focal loss的回归版本,以使回归过程专注于高质量的Anchor boxes。最后,将上述两部分结合起来,得到一个新的损失函数,即Focal...
last_loss: tensor(1.8021) """ GIOU-loss 问题分析 当预测框和真实框不相交时Iou值为0,导致很大范围内损失函数没有梯度。针对这一问题,提出了Giou作为损失函数。 算法公式及其解释:其实想法也很简单(但这一步很难):假如现在有两个box A,B,我们找到一个最小的封闭形状C,让C可以把A,B包含在内,然后再计算...
但是此刻的损失仅能平衡正负样本,为了让它能够平衡难易样本,定义Focal loss为: 不同γ值的曲线见图1。 Focal loss有两个特点: 当样本被错误分类,pt很小,调整因子接近1,不影响loss。当pt趋近于1,因子趋于0,正确分类的样本被降权。 参数γ平滑调整了简单样本的降权比例。当γ=0,FL等同于CE。当γ增加,调整因子...
Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression 作者单位:华南理工大学, 地平线, 中科院(谭铁牛等)论文:arxiv.org/abs/2101.0815 在目标检测中,边界框回归(BBR)是确定对象定位性能的关键步骤。但是,我们发现,大多数先前的BBR损失函数都有两个主要缺点: (i)基于ln-norm和基于IOU的损失函数都无...