通过整合EIoU Loss和FocalL1 loss,最终得到了最终的Focal-EIoU loss,其中 γ是一个用于控制曲线弧度的超参。 在这里插入图片描述 将其应用在CIoU、DIoU、GIoU、SIoU 等改进上 涨点效果 有读者在自己的数据集上应用,获得有效涨点 二、 代码实践| YOLOv8 代码实践 + Focal-EIoU / Focal-SIoU / Focal-DIoU ...
FocalEIoU则是结合了EIoU和Focal Loss的思想。传统的Focal Loss通过调整交叉熵损失的权重来减轻模型对容易样本的过度关注。我们将这一思想应用到EIoU中,使得模型在训练过程中更加关注难以检测的样本,从而提高模型的泛化能力。最后,Wise-IoU是一种考虑了目标长宽比的IoU计算方式。传统的IoU忽略了目标的长宽比信息,导致模型...
AI-TOD是遥感图像数据集,与一般数据集不同的是,它包含了大量的微小目标,目标的平均大小仅为12.8像素。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...
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 2.1 修改ultralytics/utils/loss.py weight=target_scores.sum(-1)[fg_mask].unsqueeze(-1)iou=bbox_iou(pred_bboxes[fg_mask],target_bboxes[fg_mask],xywh=False,CIoU=True)d=0.00u=0.95iou=((...
由于MMYOLO中没有实现Focal IoU损失函数,所以需要在mmyolo/models/iou_loss.py中添加Focal IoU的计算和对应的iou_mode,修改完以后在终端运行 python setup.py install 再在配置文件中进行修改即可。 包含前面所有IoU损失函数替换的mmyolo/models/iou_loss.py如下(Focal IoU只实现了FocalCIoU,其他同理): ...
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
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
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
YOLOv8改进 | 2023 | MPDIoU、InnerMPDIoU助力细节涨点2024-01-1658.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 (...
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