Focal Loss[4]是用来解决二分类问题中类别不平衡的交叉熵损失函数的改进版,表示为式(4)。 \text{FocalLoss} = - \alpha_t(1-p_t)^\gamma \log(p_t) \tag4 其中\alpha_t 用于解决正负样本不平衡的问题, \gamma 用于解决难易样本不平衡的问题。 FocalL1 loss是借鉴focal loss的思想,但是是用于解决回...
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...
现在可以通过Focal L1损失,L_{Loc}=\sum_{i\in \{x,y,w,h\}}L_f(|B_i−B^{gt}_i|)来计算定位损失,其中B是回归结果,B^{gt}是回归目标。 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。
4、Focal-EIOU Loss 4.2、SOTA对比 4.3、可视化对比 5、参考 [1].Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression
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...
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:
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。
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...
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: ...
loss function针对被动式太赫兹安检系统因环境影响导致图像质量波动,从而影响识别算法,导致准确率大幅降低的问题,提出了基于 Focal-EIOU损失函数的改进 YOLOv4算法,并用被动式太赫兹人体安检图像对刀,枪违禁物品进行模型训练获得模型.建立不同环境,不同位置角度携带刀枪嫌疑物人员的太赫兹图像数据库,采用图像增广的方法构建...