FocalL1 loss通过计算 (x,y,w,h) 的位移偏差之和来计算回归损失,表示为式(12)。 \mathcal L_{loc} = \sum_{i\in\{x,y,w,h\}}\mathcal L_{f}(|B_i - B_i^{gt}|) \tag{12} 3. Focal-EIoU Loss 通过整合EIoU Loss和FocalL1 loss,我们得到了最终的Focal-EIoU loss,它表示为式(13...
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中三个几何因素的差异,即重叠面积,中心点和边长。 之后,我们陈述Effective Example Mining (EEM) 问题,并提出focal loss的回归版本,以使回归过程专注于高质量锚框。 最后,将以上两个部分结合起来得到一个新的损失函数,即Focal-...
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归的Focal Loss。最后将这两个损失结合,构成了文章题目中的Focal-EIoU Loss。 前言 总所周知,目标检测通过Bounding box回归来...
而IoU和GIoU loss只考虑了第一个因素,DIoU loss多考虑了第二个因素。 作者又提出了CIoU loss,可以更精确衡量两个框的重合度和相似度,比DIoU多了一个长宽比的惩罚项v vv,α \alphaα是平衡系数。 作者通过实验表明,CIoU相比其他IoU损失取得了更好的实验结果。 Focal-EIoU loss 这个损失我看知乎上大家评论不是...
性能优于EIOU、Focal Loss、CIOU等,直接替换大多数检测网络中的原损失函数,均涨点明显!如PAA、ATSS和RetinaNet等。 注:文末附【目标检测】交流群 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.o... ...
IoU的边界盒回归损失函数,分别为LFocaler−GIoU、LFocaler−DIoU、LFocaler−CIoU、LFocaler−EIoU和LFocaler−SIoU如下: 实验结果分析 PASCAL VOC数据集是目标检测领域最流行的数据集之一,本文使用VOC2007和VOC2012的训练集和val作为包含16551张图像的训练集,使用VOC2007的测试集作为包含4952张图像的测试集。在...
IoU的边界盒回归损失函数,分别为LFocaler−GIoU、LFocaler−DIoU、LFocaler−CIoU、LFocaler−EIoU和LFocaler−SIoU如下: 实验结果分析 PASCAL VOC数据集是目标检测领域最流行的数据集之一,本文使用VOC2007和VOC2012的训练集和val作为包含16551张图像的训练集,使用VOC2007的测试集作为包含4952张图像的测试集。在...
gamma参数是Focal_EIoU中的gamma参数,一般就是为0.5,有需要可以自行更改。alpha参数为AlphaIoU中的alpha参数,默认为1,1的意思就是跟正常的IoU一样,如果想采用AlphaIoU的话,论文alpha默认值为3。(比如我不想使用AlphaIoU的特性,我就把alpha设置为1就可以,如果我想使用AlphaIoU的特性,我可以设置alpha为3)。跟Focal...
YOLOv8改进 | EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocusIoU等二十余种损失函数2024-01-1659.YOLOv8改进 | 2023 | InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU、FocusIoU等损失函数2024-01-1660.YOLOv8改进 | 损失篇 | VarifocalLoss密集检测专用损失函数 (VFLoss,论文一比一复现)2024-01-1661.YOLOv8改进 | 损失函数篇 | Slide...
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归的Focal Loss。最后将这两个损失结合,构成了文章题目中的Focal-EIoU Loss。 前言 总所周知,目标检测通过Bounding box回归来...