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...
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...
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...
首先,提出了一种有效的IOU损失(EIOU)来提高收敛速度和定位精度,该方法使用额外的惩罚项R(B,B_{gt})来明确测量BBR中3个关键几何因素的差异,包括重叠区域、中心点和边长。其次,阐述了BBR中的有效实例挖掘(EEM)问题。受最初用于测量分类误差的 Focal loss 的启发,作者设计了 Focal loss 的回归版本,以增强具有大...
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...
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...
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。
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:8 iou=((iou-d)/(u-d)).clamp(0,1)#default d=0.00,u=0.95 By CSDN AI小怪兽 我正在参与2024腾讯技术创作特训营第五期有奖征文,快来和我瓜分大...
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...
总结来说,交叉熵平等对待每个像素,加权交叉熵更关注少样本类别,focal loss更加关注难分样本,dice loss和iou loss更加关注TP,平等对待FN和FP,tversky loss除过TP外,更加倾向于关注FN 1. 交叉熵(Cross Entorpy) 图像分割中最常用的损失函数是逐像素交叉熵损失。该损失函数分别检查每个像素,将类预测(softmax or sigm...