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...
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...
DIOU损失函数公式如下: L_{DIOU} = 1 - IOU + \frac{\rho^{2}(b,b^{gt})}{C^{2}} 其中,b,b^{gt}分别代表了预测框和真实框的中心点,且\rho代表的是计算两个中心点间的欧式距离,c代表的是能够同时包含预测框和真实框的最小闭包区域的对角线距离。 DIOU Loss的惩罚项能够直接最小化中心点间的...
GIOU损失函数的最终表达形式是L(GIOU) = 1 - GIOU 上表是原论文中的实验效果:第一列(AP-IoU一列)采用MSE(l2损失)的mAP=0.461,采用IoU损失得到的mAP=0.466,有些许提升。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。
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; 当两框分离且距离很远时,损失函数值为2。 使用外接矩形的方法不仅可以反应重叠区域的面积,还可以计算非重叠区域的比例,因此GIOU损失函数能更好的反应真实框和预测框的重合程度和...
- 公式：CIOU = IOU - (w² + h² / (L² - d²)) * (1 - α)- CIOU Loss：1 - CIOU - 优点：考虑了长宽比的相似性，提高了评估的准确性。- 缺点：包含反三角函数运算，可能影响训练速度。综上，选择哪种损失函数取决于具体的应用场景和需求，需要在精度和计算...
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...
GIOU(Generalized Intersection over Union)损失和IOU(Intersection over Union)损失是用于目标检测中的两种常见的损失函数。它们在计算目标框之间的重叠程度时有所不同。 IOU Loss是通过计算两个目标框的交集面积与并集面积之比来衡量它们的重叠程度,公式如下: ...
last_loss: tensor(1.8021) """ GIOU-loss 问题分析 当预测框和真实框不相交时Iou值为0,导致很大范围内损失函数没有梯度。针对这一问题,提出了Giou作为损失函数。 算法公式及其解释:其实想法也很简单(但这一步很难):假如现在有两个box A,B,我们找到一个最小的封闭形状C,让C可以把A,B包含在内,然后再计算...
DIOU回归损失函数 与IOU、GIoU 定义损失函数loss类似,Loss(DIOU)= 1-DIOU,计算公式如下所示: 此处的 ,表示预测框和边界框中心点的间的欧式距离的平方。当预测框和真实框完全重合时,L(GIOU)=L(GIOU)=L(DIOU)=0;完全重叠是指预测框和真实框大小一模一样。