FocalEIoU是一种结合了EIoU和Focal Loss的目标检测损失函数。Focal Loss是一种针对分类问题设计的损失函数,它通过降低易分类样本的权重来提高模型对难分类样本的学习能力。FocalEIoU通过将Focal Loss与EIoU相结合,使得模型在训练过程中更加关注难分类样本和定位精度,从而提高目标检测的性能。五、Wise-IoUWise-IoU是一种考...
本实验选择YOLOv5s作为检测器,对比方法为SIoU。实验结果如表二所示: 2.如何将Focaler-IoU加入到YOLOv8 原理很简单,看论文公布实验结果还比较理想 2.1 修改ultralytics/utils/loss.py 核心代码: 代码语言:python 代码运行次数:7 复制 Cloud Studio代码运行 iou=((iou-d)/(u-d)).clamp(0,1)#default d=0.0...
代码:https://github.com/malagoutou/Focaler-IoU I Introduction 目标检测是计算机视觉的基本任务之一,其目的是在图像中定位并识别物体。根据是否生成 Anchor 点,目标检测方法可以分为Anchor-based和 Anchor-Free两大类。Anchor-based算法包括FasterR-CNN,YOLO系列,SSD和 RetinaNet。 Anchor-Free的检测算法包括CornerNet...
在本实验中,作者选择最新的单阶段检测器 YOLOv8 和 YOLOv7-tiny 在 VOC 数据集上进行比较实验,并选择 SIoU 作为实验的比较方法。实验结果如下表1 所示: AI-TOD on YOLOv5 AI-TOD 是一个遥感图像数据集,与一般的图像数据集不同,因为它包含大量微小的目标,且平均目标大小为 12.8 像素。在本实验中,作者选择...
简介:Focaler-IoU开源 | 高于SIoU+关注困难样本,让YOLOv5再涨1.9%,YOLOv8再涨点0.3% 在目标检测领域,边界框回归起着至关重要的作用,而目标检测的定位精度很大程度上取决于边界框回归的损失函数。现有研究通过利用边界框之间的几何关系来提高回归性能,而忽略了难以和容易样本分布对边界框回归的影响。在这篇文章中...
原因是因为yolov7中的yaml配置文件有一个loss_ota的参数会选择采用哪一个Loss(ComputeLoss,ComputeLossOTA),为了避免有一个不记得修改,就两个都一起修改即可。 最后修改参数就在调用bbox_iou中进行修改即可,比如上面的代码就是使用了CIoU,如果你想使用Focal_EIoU那么你可以修改为下: ...
2.1 修改ultralytics/utils/loss.py 核心代码: iou = ((iou - d) / (u - d)).clamp(0, 1) #default d=0.00,u=0.95 2.2 GIoU、DIoU、CIoU结合Focaler-IoU 2.3 Shape IoU结合Focaler-IoU YOLOv8独家原创改进:新颖的Shape IoU结合 Inner-IoU,基于辅助边框的IoU损失的同时关注边界框本身的形状和尺度,...
简介:Focaler-IoU开源 | 高于SIoU+关注困难样本,让YOLOv5再涨1.9%,YOLOv8再涨点0.3% 在目标检测领域,边界框回归起着至关重要的作用,而目标检测的定位精度很大程度上取决于边界框回归的损失函数。现有研究通过利用边界框之间的几何关系来提高回归性能,而忽略了难以和容易样本分布对边界框回归的影响。在这篇文章中...
EIoU在CIoU的基础上进一步考虑形状损失,通过最小化GT框和 Anchor 框的宽高差来加速收敛。SIoU进一步考虑连接两个边界框中心线的线的角度,并根据角度重新定义距离损失和形状损失,并将它们作为新的损失项添加到损失函数中,以实现最佳检测效果。 Focal Loss