Giou Generalized Intersection over Union (Giou)是一个用于度量图像分割或对象检测的性能的度量标准。与传统的Intersection over Union (IoU)相比,Giou考虑了预测边界框和真实边界框之间的中心点距离,从而更全面地评估预测的准确性。 具体来说,IoU是预测边界框与真实边界框的交集面积与并集面积之比。而Giou除了考虑交集...
在目标检测中存在不重叠情形下IoU的优化问题,本文提出的G-IoU将IoU直接作为目标检测任务中损失函数的一部分进行优化。 Generalized Intersection over Union IoU定义如下 IoU的两个优点: (1)IoU作为距离, 其值满足metric的所有属性,比如非负性,不可区分性,对称性及三角不等式。 (1)IoU对于问题的尺寸具有不变性。任...
计算intersection的面积 计算最小闭包区域面积 计算IoU和GIoU 根据公式得到loss 3.Experiments GIoU loss可以替换掉大多数目标检测算法中bounding box regression,本文选取了Faster R-CNN、Mask R-CNN和YOLO v3三个方法验证GIoU loss的效果。实验在Pascal VOC和MS COCO数据集上进行。 实验效果如下: 可以看出YOLOv3在COCO...
现在在物体检测领域,通常会使用IoU(Intersection over Union)来作为一个很重要的度量指标。但是很多时候在训练网络时,采用的是l2-norm来回归检测框的,文章认为采用l2-norm来训练模型而使用IoU来衡量模型好坏,这两者之间似乎存在着某种不匹配的关系。 举个例子,如下图所示, 1.png 现假设采用左上角右下角的坐标来表...
《Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression》是2019 CVPR的论文,作者来自于斯坦福。该文章主要关注IoU作为优化目标,值得一提的是,该方向也是目前检测领域里的前沿与热点。例如,2018 ECCV中IoUNet直接通过优化IoU来提升框准确度等。 论文地址: Generalized Intersection over...
Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression 论文中通过提出一个新的损失函数来提升目标检测精度,思路比较新颖。 Motivation IoU是目标检测中最常用的评估尺度,它是一
论文:Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression 阅读笔记 ,值为1,当两个区域相隔非常远的时候,即:时, (2)、GIoU损失函数计算过程(这里的坐标系应该x坐标是从左向右的,y坐标系是从上往下的,并且使用的是左上角点和右下角点)GIoU损失 等于1...,或者提取局部特征...
目前目标检测中主流的边界框优化采用的都是BBox的回归损失(MSE loss, L1-smooth loss等),这些方式计算损失值得方式都是检测框得“代理属性”——距离,而忽略了检测框本身最显著的性质——IoU。如下图所示,在L1及L2范数取到相同的值时,实际上检测效果却是差异巨大的,直接表现就是预测和真实检测框的IoU值变化较大...
Object detection accuracy measures: Intersection over Union (IoU) is the defacto evaluation metric used in object detection. It is used to determine true positives and false positives in a set of predictions. When using IoU as an eval- uation metric an accuracy threshold must be chosen. For ...