此外作者还尝试了式(14)的形式的Focal Loss,但效果并不如式(13)。 \mathcal L_{\text{Focal E-IoU}} ^* = -(1- \text{IoU})^\gamma \log(\text{IoU}) \text{EIoU} \tag{14} 4. 总结 这篇文章的提出了3个损失函数,第一个EIoU从理论上解决了CIoU的 w 和h 不能同时放大或者缩小的问题,...
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:https://arxiv.org/abs/2101.08158 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...
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...
在本节中,还从Smooth L1损失开始,并提出Focal L1损失,以增加高质量例子的贡献。此外,作者还发现,简单的方法不能直接适用于基于IOU的损失。因此,最终提出了Focal-EIOU损失来提高EIOU损失的性能。 3.1、Focal L1 Loss 首先,列出了理想损失函数的性质如下: 当回归误差趋于零时,梯度幅度的极限应该为零。 梯度幅度应在...
3.2、Focal-EIOU Loss 为了使EIOU损失集中于高质量的示例,自然可以考虑在等式中替换 x 与EIOU的损失联系在一起。然而,作者观察到上述组合的效果不太好。分析结果如下: 给定偏移量,Focal L1损失的梯度为,其中等于1或者-1,因此即使偏移很小,还可以带来足够的梯度以使模型持续优化。然而,如果用替换偏移量,梯度可以计...
交叉熵损失、dice损失、focal损失、iou损失取取值范围 交叉熵损失(Cross-Entropy Loss)。 取值范围:[0, +∞) 解释:在分类问题里,要是预测结果和真实标签完全相符,交叉熵损失就是 0,这是能达到的最小损失值。而一旦预测结果和真实标签差异越来越大,交叉熵损失就会不断增大,趋向于正无穷。举个例子,在二分类问题...
IOU Loss:考虑检测框和目标框重叠面积。 GIOU Loss:在IOU的基础上,解决边界框不重合时的问题。 DIOU Loss:在IOU的基础上,考虑边界框中心距离的信息。 CIOU Loss:在DIOU的基础上,考虑边界框宽高比的尺度信息。 图像识别:Triplet Loss、Center Loss、Sphereface、Cosface、Arcface ...
为了解决上述问题,对CIOU损失进行了修正,并提出了一个更有效的IOU损失版本,即EIOU损失,其定义如下。 其中和是覆盖两个box的最小封闭盒子的宽度和高度。即,将损失函数分为三部分:IOU损失、距离损失和方位损失。这样就可以保留 CIOU Loss的有益特性。同时,EIOU Loss直接使目标框和Anchor的宽度和高度的差异最小化,从...
IOU loss:loss=−ln(IOU)、loss=1−IOU GIOU(Generalized Intersection over Union): GIOU=IOU−Ac−UAc,−1<=GIOU<=1 GIOUloss=1−GIOU 上面公式的意思是:先计算两个框的最小闭包区域面积 (通俗理解:同时包含了预测框和真实框的最小框的面积,如下图中最外围的框),再计算出IoU,再计算闭包区域中...
5.Dice Loss 6.IoU Loss 7.Jaccard 系数 8.Tversky系数 9.Lovasz-Softmax Loss 10.BCE Loss + Dice Loss 11.Focal Loss + Dice Loss 1.交叉熵 交叉熵损失公式: 其中 表示真实标签, 表表示预测结果。 优点:交叉熵Loss可以用在大多数语义分割场景中。