IOU Loss是通过计算两个目标框的交集面积与并集面积之比来衡量它们的重叠程度,公式如下: IOU Loss = 1 - IOU 其中,IOU表示交并比,计算公式为: IOU = Intersection / Union GIOU Loss是在IOU Loss的基础上进行了改进,解决了IOU Loss在处理高度不一致的目标框时的缺陷。GIOU Loss考虑了目标框的外接矩形(bounding...
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...
calssification loss的目的是使类别分类尽可能正确;bounding box regression loss的目的是使预测框尽可能与Ground truth框匹对上。 Focal loss 该Focal loss损失函数出自于论文《Focal Loss for Dense Object Detection》,主要是解决正负样本之间的不平衡问题。通过降低easy example中的损失值,间接提高了hard example中损失...
Diou loss# IOU: 缺点: 收敛特别的慢GIOU:缺点: 回归的不够准确上图中的第一行(GLOU)使用GLOU来训练网络-->让预测目标边界框尽可能地回归到真实地目标边界框(这里的黑色代表anchor(default box),绿色是Groud truth, 蓝色是最终预测的边界框)--->目的是使蓝色边界框与绿色边界框重合在一起(1--> 分别表示迭...
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。
3.1、Focal L1 Loss 首先,列出了理想损失函数的性质如下: 当回归误差趋于零时,梯度幅度的极限应该为零。 梯度幅度应在小回归误差附近迅速增大,在大回归误差区域逐渐减小。 应该有一些超参数来灵活地控制低质量实例的抑制程度。 对于超参数的变值,梯度函数家族应该有一个标准化的尺度,例如,(0,1],这有助于在高质...
3.1、Focal L1 Loss 首先,列出了理想损失函数的性质如下: 当回归误差趋于零时,梯度幅度的极限应该为零。 梯度幅度应在小回归误差附近迅速增大,在大回归误差区域逐渐减小。 应该有一些超参数来灵活地控制低质量实例的抑制程度。 对于超参数的变值,梯度函数家族应该有一个标准化的尺度,例如,(0,1],这有助于在高质...
lossYOLOv3目标检测算法检测速度快且精度较高,但存在对小目标检测能力不足,边界框定位不准确等问题.提出了一种基于YOLOv3改进的目标检测算法,该算法在YOLOv3的基础上,对网络中的残差块增加旁路连接,进一步进行特征重用,以提取更多的特征信息.同时,采用GIoUloss作为边界框的损失,使网络朝着预测框与真实框重叠度较高的...
IoU loss 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。
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输出就好了。 算法代码: defIou_loss(preds, bbox, eps=1e-6, reduction='mean'):''' preds:[[x1,y1,x2,y2], [x1,y1,x2,y2],,,] ...