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...
Distance-IoU Loss 一般会增加预测框的大小,使其与目标框重叠,而DIoU损失则直接使中心点的归一化距离最小化。 图2:对于这些情况,GIoU损失会退化为IoU损失,而我们的DIoU损失仍然可以区分。绿色和红色分别表示目标框...重叠区域和边界框两个中心点之间的距离。 Analysis toIoUandGIoULosses首先,我们分析原始IoU损失和...
然后还有一种可能是，你没有用预训练模型；建议还是加上预训练模型，不然的话，是 有可能不收敛的。
然后还有一种可能是，你没有用预训练模型；建议还是加上预训练模型，不然的话，是 有可能不收敛的。
你好，我也有同样的问题，请问你解决了吗？