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...
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): # Copyright...
一、 Focal-IoU(Any) 论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv8 代码实践改进 论文理论 在目标检测中,边界框回归(BBR)是决定目标定位性能的关键步骤。然而,我们发现大多数以前的 BBR 损失函数有两个主要缺点:(i)两者ℓn-norm 和基于 IOU 的损失函数无法有效地描述 BBR 的目标,从而导致收敛速度慢和回归结果不准确。
YOLOv11v10v8使用教程: YOLOv11入门到入土使用教程 YOLOv11改进汇总贴:YOLOv11及自研模型更新汇总 《Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression》 一、 模块介绍 论文链接:http...
其中IoUfocaler是重构后的focer -IoU, IoU是为原IoU值,[d, u]∈[0,1]。通过调整d和u的值,我们可以使IoUfocaler关注的焦点不同回归样本。其损失定义如下: 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: ...
IOU-loss 算法作用:Iou的就是交并比,预测框和真实框相交区域面积和合并区域面积的比值,计算公式如下,Iou作为损失函数的时候只要将其对数值输出就好了。 算法代码: defIou_loss(preds, bbox, eps=1e-6, reduction='mean'):''' preds:[[x1,y1,x2,y2], [x1,y1,x2,y2],,,] ...
简介:再战IOU | 总结分析IOU/GIOU/CIOU局限,提出Focal EIOU进一步提升目标检测性能(二) 3、Focal Loss For BBR 在BBR中,也存在训练实例不平衡的问题,即由于图像中目标目标的稀疏性,回归误差较小的高质量例子的数量远少于低质量例子(异常值)。最近的研究表明,离群值会产生过大的梯度,这对训练过程有害。因此,制作...
1.基于ln-norm和基于IOU的损失函数都无法有效地描述BBR的目标,从而导致收敛缓慢且回归结果不准确。 2.大多数损失函数都忽略了边界框中的不平衡问题,即与目标框重叠较少的大量锚框对边界框的优化起了最大作用。 提出了一种有效的Efficient Intersection over Union (EIOU)损失,它明确地测量了边界框中三个几何因素的...
IOU: 缺点: 收敛特别的慢GIOU:缺点: 回归的不够准确上图中的第一行(GLOU)使用GLOU来训练网络-->让预测目标边界框尽可能地回归到真实地目标边界框(这里的黑色代表anchor(default box),绿色是Groud truth, 蓝色是最终预测的边界框)--->目的是使蓝色边界框与绿色边界框重合在一起(1--> 分别表示迭代40步,100步...
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...