首先,giou loss是一种常用的目标函数或损失函数,主要用于图像分割(image segmentation)和物体检测(object detection)等领域。giou的全称是Generalized IoU(广义交并比),它是交并比(IoU)的扩展公式。交并比是用于比较两个集合之间的重叠度量的指标,例如在目标检测中,交并比可以用于评价预测框与真实框的重合程度。 但是,IoU...
IoU Loss的定义是先求出预测框和真实框之间的交集和并集之比,再求负对数,但是在实际使用中我们常常将IoU Loss写成1-IoU。如果两个框重合则交并比等于1,Loss为0说明重合度非常高。因此,IoU的取值范围为[0,1]。 什么是IoU? IOU的全称为交并比(Intersection over Union),是目标检测中使用的一个概念,IoU计算的是...
在实际使用中,实际很多IoU的损失Loss常常被定义为Loss(IoU) = 1-IoU。它们完全重合时,IoU就是1,那么对于Loss来说,Loss是越小越好,说明他们重合度高,所以IoU Loss就可以简单表示为 1- IoU。 边界框box位置的修正是通过对IOU的损失函数的损失值loss进行反向传播迭代计算的。 IOU回归的优缺点 1.当预测框和真实框...
GIoULossGIoU(GeneralizedIntersectionoverUnion) Loss是由斯坦福学者发表于2019 CVPR的。IoULoss的不足 当目标框与预测框不相...(如下图所示)。GIoULossGIoULoss的计算方式如下所示, 5.DIoULoss &CIoULossGIoULoss的不足 当目标框完全被预测框包裹时,IoU与 ...
IoU的全称为交并比(Intersection over Union) “预测的边框” 和 “真实的边框” 的交集和并集的比值。 链接 ... 并集 转载 mb5ff592e69e4d8 2021-07-21 16:47:00 265阅读 2 目标检测回归损失函数简介:SmoothL1/IoU/GIoU/DIoU/CIoU Loss 介绍目标检测损失函数组成部分Bounding Box Regeression Loss演进过程...
**边界框回归损失函数(IoU Loss)**,它是将边界框的4个点构成的box看成一个整体进行回归,考虑到了坐标之间的相关性。IoU 的全称为交并比(Intersection over Union),其计算是 “预测的边框” 和 “真实的边框” 的交集和并集的比值,IOU计算公式如下所示: ...