目标检测中的回归损失函数系列四:DIoU / CIoU Loss 对于水平和垂直方向的盒子。 而且,将IoU和GIoU损失合并到对象检测管道中时,不能保证回归的准确性 基于以上,作者提出两个问题: 直接最小化预测框和目标框之间的标准化距离以实现更快的收敛是否可行...目标框重叠,然后是利用GIoULoss的公式(如下)最大化边界框的...
如果采用GIoU loss,能达到0.477,效果比IOU更好。 但是,GIOU也存在它的缺点:当两个预测框高宽相同,且处于同一水平面时,GIOU就退化为IOU。此外,GIOU和IOU还有两个缺点:收敛较慢、回归不够准确。 3 『DIOU损失函数』 在介绍DIOU之前,先来介绍采用DIOU...
在计算机视觉领域,特别是在目标检测任务中,损失函数用于衡量预测边界框与真实边界框之间的差异。常用的损失函数包括 IoU(Intersection over Union)、GIoU(Generalized Intersection over Union)、DIoU(Distance Intersection over Union) 和CIoU(Complete Intersection over Union)。
本篇总结了视觉面经中目标检测常用的回归损失函数及手撕代码实现。 无论是在实际的工作中还是在面试中,任何涉及到目标检测的模型或者项目都会提到到回归损失函数(IOU、GIOU、DIOU、CIOU)。 特别是在近年的视觉…
本文将深入探讨几种常用的损失函数，包括IoU、GIoU、DIou和CIoU，并详细解析它们的原理和应用。其中，IoU作为最受欢迎的检测框损失函数，在众多检测算法中占据一席之地。IoU，即交并比（Intersection over Union），用于衡量预测框与真实框之间的重叠程度，其计算公式简洁而直观。> IoU损失函数 > IoU的计算原理 IoU（...
IOU、GIOU、DIOU、CIOU损失函数的区别如下：1. IOU 公式：IOU = ，其中C为预测框与目标框的交集面积，E为预测框与目标框的并集面积。 IOU Loss：ln 或者 1 IOU。 优点：简单直观，直接衡量预测框与目标框的重叠度。 缺点：无法反映框内的细节信息和非重叠部分的情况。2. GIOU 公式：GIOU = ...
【目标检测】IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU 5大评价指标,在目标检测任务中,常用到一个指标IoU,即交并比,IoU可以很好的描述一个目标检测模型的好坏。在训练阶段IoU可以
DIOU Loss:1 - DIOU 解释:用对角线距离把检测框和预测框的中心点距离进行归一化,在IOU值相同的情况下,两个框的中心点归一化距离越小,代表预测框与目标框的对比效果越好。中心点的归一化距离代替了GIOU中的非重合区域占比指标。 优点: DIOU Loss可以直接最小化两个目标框的距离,比GIOU收敛的更快。
GIOU与IOU相比:如果两个框没有相交,IOU始终为零,故IOU不能反映两者的距离大小。而两个不相交的框的距离越远,GIOU就越小,GIOU的最小值为-1。当两个框像如下所示的形式进行相交,此时GIOU退化成了IOU。 DIOU与CIOU 和和GIOUloss=1−GIOU和IOUloss=1−IOU有收敛速度慢和定位精度低等缺点。接下来介绍DIOU...
(1)DIoU loss可以直接最小化两个目标框的距离,因此比GIoU loss收敛快得多。 (2)对于包含两个框在水平方向和垂直方向上这种情况,DIoU损失可以使回归非常快。 (3)DIoU还可以替换普通的IoU评价策略,应用于NMS中,使得NMS得到的结果更加合理和有效。 缺点: ...