在前面介绍的CIoU Loss中,它使用的惩罚项包括矩形框的距离和相对比例。在EIoU Loss这篇论文中,作者认为相对比例这一项不是很直接的指标,而且存在若干问题,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归的Focal Loss。最后将这两个损失结合,...
对Focal-EIoU Loss性能进行验证 GIOU、Focal-EIOU训练mAP可视化 GIOU、Focal-EIOU可视化细节 总结 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 损失函数之Focal-EIoU Loss: 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...
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的高质量Anchor在BBR模型优化过程中的贡献。 最后,将所提出的两种方法组合为一种新的BBR损失函数,即Focal EIOU,以实现高效和准确的目标检测。通过对合成和真实数据集的广泛评估,验证了所提出损失函数的有效性和优势。
diou_loss =1- diouprint("last_loss:\n",diou_loss)ifreduction =='mean': loss = torch.mean(diou_loss)elifreduction =='sum': loss = torch.sum(diou_loss)else:raiseNotImplementedErrorreturnlossif__name__ =="__main__": pred_box = torch.tensor([[2,4,6,8],[5,9,13,12]]) gt...
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...
3.2、Focal-EIOU Loss 为了使EIOU损失集中于高质量的示例,自然可以考虑在等式中替换 x 与EIOU的损失联系在一起。然而,作者观察到上述组合的效果不太好。分析结果如下: 给定偏移量,Focal L1损失的梯度为,其中等于1或者-1,因此即使偏移很小,还可以带来足够的梯度以使模型持续优化。然而,如果用替换偏移量,梯度可以计...
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是一种考虑了目标长宽比的IoU计算方式。传统的IoU忽略了目标的长宽比信息,导致...
Keywords:object detection; attention mechanism; loss function; YOLOv8n 0 引言(Introduction) 茶叶,作为全球广受欢迎的饮品,其产量常受到多种病害 的侵害.因此,对茶叶叶片病害进行精确的检测,能确保茶叶 产业的持续健康发展.传统的病害检测[1]依赖于专家的经验, 这一过程不仅耗时费力,而且受主观因素影响较大.然而...
提出IoU loss的论文: 不论是L2还是smooth L1 loss都没有考虑到四个点的关联性和尺度不变性,这个是比较致命的缺点,当两对预测框与GT框的IoU相同时,尺度更大那一对loss会更高,或者如下图,用左下角和右上角点计算损失,L2 loss相同,但IoU却不相同。
Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression 作者单位:华南理工大学, 地平线, 中科院(谭铁牛等) 论文:https://arxiv.org/abs/2101.08158 在目标检测中,边界框回归(BBR)是确定对象定位性能的关键步骤。但是,我们发现,大多数先前的BBR损失函数都有两个主要缺点: ...