GIOU(Generalized Intersection over Union)损失和IOU(Intersection over Union)损失是用于目标检测中的两种常见的损失函数。它们在计算目标框之间的重叠程度时有所不同。 IOU Loss是通过计算两个目标框的交集面积与并集面积之比来衡量它们的重叠程度,公式如下: IOU Loss = 1 - IOU 其中,IOU表示交并比,计算公式为: I...
assert iou_mode in ('ciou', 'siou', 'giou','diou','eiou','innersiou','innerciou','shapeiou','wiou') self.iou_mode = iou_mode self.bbox_format = bbox_format self.eps = eps self.reduction = reduction self.loss_weight = loss_weight self.return_iou = return_iou self.focal =...
最后的Focal-EIoU Loss,着实有些没有看懂。 截止此文结束,基本目标检测领域前沿的损失函数已介绍完毕。它有两条非常明显的主线,一个是l_n-norm分支,它们依次是MSE->SmoothL1->Focal Loss, 另外一条线是IoU->GIoU->DIoU->CIoU->EIoU,也基本沿着效果越来越好的方向发展。但是并不存在某个损失函数在所有数据集...
在目标检测中,损失函数一般由两部分组成,classification loss和bounding box regression loss。calssification loss的目的是使类别分类尽可能正确;bounding box regression loss的目的是使预测框尽可能与Ground truth框匹对上。 Focal loss 该Focal loss损失函数出自于论文《Focal Loss for Dense Object Detection》,主要是...
交叉熵、Focal loss、L1,L2,smooth L1损失函数、IOU Loss、GIOU、DIOU和CIOU,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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...
和Focal Loss类似,我们实验中发现一般取 = 2为最优。 对于任意分布来建模框的表示,它可以用积分形式嵌入到任意已有的和框回归相关的损失函数上,例如最近比较流行的GIoU Loss。 这个实际上也就够了,不过涨点不是很明显,我们又仔细分析了一下,发现如果分布过于任意,网络学习的效率可能会不高,原因是一个积分目标可能...
为了解决IOU Loss的缺点,提出了GIOU损失,定义如下: 其中是两个任意的box。C是包含A和B的最小凸盒和。GIOU Loss在时有效,但它仍然有两个缺点: 当时,GIOU损失打算增加边界框的面积,使其与目标框重叠(见图1),这与减少空间位置差异的直觉相反。 当时,|C−A∪B|的面积总是一个小数或等于零(当A包含B时,该...
GIOU、Focal-EIOU训练mAP可视化 GIOU、Focal-EIOU可视化细节 总结 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 损失函数之Focal-EIoU Loss: 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...
$\mathcal{L}_{\mathcal{B}}$为GIoU损失 Experiment 性能对比。 对比实验。 基于ATSS与SOTA算法进行对比。 Conclusion 为了高效地学习准确的预测框及其分布,论文对Focal loss进行拓展,提出了能够优化连续值目标的Generalized Focal loss,包含Quality Focal loss和Distribution Focal loss两种...