Focal-EIoU Loss代码 原文中作者做了大量的实验来证明Focal-EIOU Loss的有效性,在训练中取得了比较好的效果,实现的话是通过修改iou_loss.py在ppdet/modeling/losses/iou_loss.py这个位置的损失函数,通过修改iou_loss.py一行代码即可开始训练,代码如下: In [ ] from __future__ import absolute_import from __...
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 ...
原本的__call__函数如下: 主要对上述两个红框部分替换为以下代码: if type(iou) is tuple: lbox += (iou[1].detach() * (1 - iou[0])).mean() iou = iou[0]else: lbox += (1.0 - iou).mean() # iou 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(Co...
作者在EIOU的基础上结合Focal Loss提出一种Focal EIOU Loss,梯度的角度出发,把高质量的锚框和低质量的锚框分开,公式如下 其中IOU = |A∩B|/|A∪B|, γ为控制异常值抑制程度的参数。该损失中的Focal与传统的Focal Loss有一定的区别,传统的Focal Loss针对越困难的样本损失越大,起到的是困难样本挖掘的作用;而...
Focal-EIoU Loss代码 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 ...