经验表明,在多个目标检测数据集和模型上,Focal-EIoU损失优于现有的基于IoU的损失,并为小数据集和噪声Box提供更强的鲁棒性。 EIoU Loss及Focal-EIoU Loss表达式 在这里插入图片描述 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...
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...
这种自适应的权重调整方式使得模型能够更好地适应各种不同的目标大小和形状。FocalEIoU则是结合了EIoU和Focal Loss的思想。传统的Focal Loss通过调整交叉熵损失的权重来减轻模型对容易样本的过度关注。我们将这一思想应用到EIoU中,使得模型在训练过程中更加关注难以检测的样本,从而提高模型的泛化能力。最后,Wise-IoU是一...
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: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...
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:
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。
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...
原因是因为yolov7中的yaml配置文件有一个loss_ota的参数会选择采用哪一个Loss(ComputeLoss,ComputeLossOTA),为了避免有一个不记得修改,就两个都一起修改即可。 最后修改参数就在调用bbox_iou中进行修改即可,比如上面的代码就是使用了CIoU,如果你想使用Focal_EIoU那么你可以修改为下: ...