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与CIOU。 DIOU(Distance-IOU):DIOU=IOU−d2c2,d代表两个框中心的距离,c代表最小闭包区域的对角线长度。 DloU损失: DIOUloss=1−DIOU DloU损失能够直接最小化两个boxes之间的距离,因此收敛速度更快 一个优秀的回...
上面的三种Loss用于计算目标检测的Bounding Box Loss时,独立的求出4个点的Loss,然后进行相加得到最终的Bounding Box Loss,这种做法的假设是4个点是相互独立的,实际是有一定相关性的; 实际评价框检测的指标是使用IOU,这两者是不等价的,多个检测框可能有相同大小的Loss,但IOU可能差异很大,为了解决这个问题就引入了IOU ...
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。
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...
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。
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。
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 运行 iou=((iou-d)/(u-d)).clamp(0,1)#default d=0.00,u=0.95 By CSDN AI小怪兽
最后将这两个损失结合,构成了文章题目中的Focal-EIoU Loss。 1. EIoU Loss EIoU Loss是针对CIoU Loss进行改进的,CIoU定义为式(1), v 的值定义为 v=4π2(arctanwgthgt−arctanwh)2 ,它关于边长 w 和h 的梯度为式(2)。 (1)LCIoU=1−IoU+ρ2(b,bgt)c2+αv (2)∂v∂w=8π2...
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...
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...