对于高质量样本,直接使用原始的 IoU 损失函数进行计算;对于低质量样本,则根据 IoU 值的大小为其分配一个较小的权重。 将所有样本的损失进行加权求和,得到最终的 Focal IoU Loss。 添加Focal IoU损失函数(基于MMYOLO) 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...
FocalL1 loss是借鉴focal loss的思想,但是是用于解决回归问题的不平衡的问题。在物体检测领域,作者认为高低质量样本是影响模型收敛的一个重要因素。因为在目标检测中,大部分根据锚点得到的预测框都和ground truth的IoU不大,这一部分叫做低质量样本,而在低质量样本上的训练容易造成损失值的剧烈波动。而Focal l1的提出目...
IOU Loss:考虑检测框和目标框重叠面积。 GIOU Loss:在IOU的基础上,解决边界框不重合时的问题。 DIOU Loss:在IOU的基础上,考虑边界框中心距离的信息。 CIOU Loss:在DIOU的基础上,考虑边界框宽高比的尺度信息。 图像识别:Triplet Loss、Center Loss、Sphereface、Cosface、Arcface 现存问题 IOU、GIOU没有考虑真值框...
GIOU与IOU相比:如果两个框没有相交,IOU始终为零,故IOU不能反映两者的距离大小。而两个不相交的框的距离越远,GIOU就越小,GIOU的最小值为-1。当两个框像如下所示的形式进行相交,此时GIOU退化成了IOU。 DIOU与CIOU 和和GIOUloss=1−GIOU和IOUloss=1−IOU有收敛速度慢和定位精度低等缺点。接下来介绍DIOU...
5.Dice Loss 6.IoU Loss 7.Jaccard 系数 8.Tversky系数 9.Lovasz-Softmax Loss 10.BCE Loss + Dice Loss 11.Focal Loss + Dice Loss 1.交叉熵 交叉熵损失公式: 其中 表示真实标签, 表表示预测结果。 优点:交叉熵Loss可以用在大多数语义分割场景中。
一、交叉熵loss 二、Focal loss 三、Dice损失函数 四、IOU损失 五、TverskyLoss 总结 前言 在实际训练分割网络任务过程中,损失函数的选择尤为重要。对于语义分割而言,极有可能存在着正负样本不均衡,或者说类别不平衡的问题,因此选择一个合适的损失函数对于模型收敛以及准确预测有着至关重要的作用。
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...
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...
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...
深度学习笔记(十三):IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、Focal EIOU、alpha IOU损失函数分析及Pytorch实现 IOU-loss GIOU-loss DIOU-loss CIOU-loss EIOU-loss和Focal EIOU-loss alpha IOU 总对比 参考链接: