Giou loss的计算公式如下: $Giou = IoU - frac{(C - U)}{C}$ 其中,IoU指的是两个目标的交集面积除以它们的并集面积,C是两个目标的最小闭合区域的面积,U是两个目标的交集面积。通过这个公式,我们可以得到一个介于-1和1之间的值,其中1表示两个目标完全重合,0表示两个目标没有重叠,-1表示两个目标的最小...
GIOU Loss(Generalized) 进化二:不相交时,IOU=0,两个框距离变换,IOU loss不变,改进为GIOU。 GIOU Loss,在IOU的基础上引入了预测框和真实框的最小外接矩形。 GIoU公式: GIoU Loss公式: GIOU算法流程如下: 当两框完全重合时取最小值0,当两框的边外切时,损失函数值为1; 当两框分离...
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 box)以及相对于外接矩形的误差。 GIOU Loss的公式如下: GIOU Loss = 1 - GIOU 其中...
计算公式如下: $GiouLoss = 1 - \frac{GiouArea}{Area(A \cup B)}$ 其中,$A$和$B$分别表示模型预测的边界框和真实边界框,$Area(A \cup B)$表示两个边界框的外接矩形面积。 总结一下,Giou损失函数综合考虑了IoU、面积差异和位置差异,能够更好地适应物体相交、部分遮挡等复杂情况,对目标检测任务具有...
IoU loss: IoU计算了最简单的情况: IoU的损失函数公式:至于求loss为啥用1减去,是因为:iou越大 代表拟合效果越好,我们应让模型的loss越小。iou最大为1,也就是重合的情况。因此用1-IoU来代表loss。 LossIoU=1−IoULossIoU=1−IoU GIoU loss: 当两个anchor与gt box都不相交的时候,IoU的loss是一样大的...
因此CIOU的三项恰好对应IOU,中心点距离,长宽比的计算。CIOU loss = 1 - CIoU。α和v为长宽比,计算公式如上图所示:w、h和w(gt)、h(gt)分别代表预测框的高宽和真实框的高宽。 如果使用CIOU,mAP可以达到49.21%,相比于GIoU涨了1.5个百分点。CIOU(D)指在验证模型评价mAP时,将IOU换成DIOU,准确率还有提升 。
- 公式：IOU = (C / E)- IOU Loss：-ln(IOU) 或者 1 - IOU - 优点：简单直观，衡量预测框与目标框重叠度。- 缺点：无法反映框内细节和非重叠部分。2. GIOU（Generalized IOU）：- 公式：GIOU = IOU - (D / E)- GIOU Loss：1 - GIOU - 优点：考虑了非重叠区域的影响，能更准确地...
以上公式的含义是将两个对象的交并比(IoU)分解开来,同时考虑它们的差异。giou取值范围为$[-1, 1]$,当预测框和真实框的完全重合时,giou等于1,当它们没有交集时,giou等于-1,当它们的交集小于并集时,giou等于0。 giou losses通常与交叉熵(cross entropy)或平滑$L_1$损失函数(smooth $L_1$ loss)一起使用,以...
GIoU loss 计算公式 : (3) 其中 是覆盖 和 的最小方框,由于引入了,在不重叠的情况下,预测框也会向目标框移动。 GIoU 优缺点分析 GIoU Loss解决了IoU Loss在不相交情况的问题,在所有性能指标中都可以作为IoU的适当替代品,在目标检测任务中能够得到更高的准确率。