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是一种结合了EIoU和Focal Loss的目标检测损失函数。Focal Loss是一种针对分类问题设计的损失函数,它通过降低易分类样本的权重来提高模型对难分类样本的学习能力。FocalEIoU通过将Focal Loss与EIoU相结合,使得模型在训练过程中更加关注难分类样本和定位精度,从而提高目标检测的性能。五、Wise-IoUWise-IoU是一种考...
FocalL1 loss通过计算(x,y,w,h)的位移偏差之和来计算回归损失,表示为式(12)。 \mathcal L_{loc} = \sum_{i\in\{x,y,w,h\}}\mathcal L_{f}(|B_i - B_i^{gt}|) \tag{12} 3. Focal-EIoU Loss 通过整合EIoU Loss和FocalL1 loss,我们得到了最终的Focal-EIoU loss,它表示为式(13)。
简介:这篇文章详细介绍了多种用于目标检测任务中的边界框回归损失函数,包括IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、Focal EIOU、alpha IOU、SIOU和WIOU,并提供了它们的Pytorch实现代码。 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...
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...
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...
之后,陈述了Effective Example Mining(EEM)问题,并提出了Focal loss的回归版本,以使回归过程专注于高质量的Anchor boxes。最后,将上述两部分结合起来,得到一个新的损失函数,即Focal EIOU Loss。在合成和真实数据集上进行了大量实验。与其他BBR损失相比,可以在收敛速度和定位精度上实现显著的优势。
EIoU Loss及Focal-EIoU Loss表达式 大家可以看到Focal-EIoU Loss其实非常简单,在IOU及惩罚项表达式中加入了边长损失Lasp。可以看出EIoU是直接将边长作为惩罚项的,这样也能一定程度上解决我们在DIoU一文中分析的DIoU Loss可能的边长被错误放大的问题。 通过整合EIoU Loss和FocalL1 loss,最终得到了最终的Focal-EIoU loss...
Focal-EIoU loss 这个损失我看知乎上大家评论不是很好啊,自己也还没细看,挖个坑。 Alpha IoU 简单说就是对IoU loss家族做了幂次运算,如下图的公式。 如上图,alpha-IoU可以通过自适应地提高高IoU对象的损失和梯度来提高BBox回归精度,而且对小数据集和噪声BBox提供了更好的稳健性。
focal eiou 损失函数focal eiou 损失函数 Focal EIOU损失函数 引言: 在机器学习领域中,损失函数是评估模型预测结果与真实值之间的差距的一种方法。Focal EIOU损失函数是一种用于目标检测任务的特殊损失函数,它能够有效地处理类别不平衡和难易样本不平衡的问题。本文将详细介绍Focal EIOU损失函数的原理和优势。 一、...