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的计算公式如下: $$ giou = IoU - \frac{C - (A \cup B)}{C} $$ 其中,$A$表示预测框,$B$表示真实框,$C$表示它们的最小凸包(minimum convex hull)。$A \cup B$表示它们的并集区域,$C - (A \cup B)$表示不属于它们的并集区域。因此,$C - (A \cup B)$表示预测框和真实框之间的差异...
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,我们理论认为...
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：DIOU = IOU - (d² / (L² - d²))- DIOU Loss：1 - DIOU - 优点：引入中心点距离，增强了对框中心位置的敏感性。- 缺点：计算中涉及对角线距离和中心点距离，可能会增加训练时间。4. CIOU（Combined IOU）：- 公式：CIOU = IOU - (w² + h²...
GIOU Loss的公式如下: GIOU Loss = 1 - GIOU 其中,GIOU表示广义交并比,计算公式为: GIOU = IOU - C(A, B) / Union C(A, B)表示目标框A和B的外接矩形的对角线的平方差。 举例说明: 假设我们有两个目标框A和B,它们的坐标分别为A(x1=10, y1=10, x2=60, y2=60)和B(x1=50, y1=50, x2=...
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 。
IoU loss 计算公式: (2) IoU Loss 优缺点分析 有明显的缺陷 IoU loss只在边界框有重叠时才能工作, 对于不重叠的情况不会提供任何移动梯度 (移动代表预测框朝着目标框重叠的方向移动) 。移动梯度表示无法衡量完全不相交的两个框所产生的的损失(iou固定为0),和两个不同形状的预测框可能产生相同的loss(相同的iou...
我们计算IoU值后发现也是变化非常大。同样的图2b可以看到l1损失存在类似的问题。这说明回归loss可能会陷入IoU指标的一个局部极值点。实际上,目标检测算法一般不会直接回归2个点,而不是预测边界框的中心点(x_c, y_c)以及大小(w, h),比如Faster R-CNN会对w和h做一定的非线性变换,这可能在一定程度上解决上述...