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...
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...