而在NMS算法里有一个步是需要计算当前score最大的框和其他框的IoU大小的。 针对这一步,我们可以进行优化,改变IoU的计算方式。 目前经典的IoU计算方式有GIoU,DIoU和CIoU。我们可以在传统的NMS算法中进行修改实现 CIoU NMS,DIoU NMS和GIoU NMS。 先看下传统的NMS算法的代码: def ori_nms(self, scores, boxes, ...
(3)DIoU还可以替换普通的IoU评价策略,应用于NMS中,使得NMS得到的结果更加合理和有效。 缺点: 虽然DIOU能够直接最小化预测框和真实框的中心点距离加速收敛,但是Bounding box的回归还有一个重要的因素纵横比暂未考虑。如下图,三个红框的面积相同,但是长宽比不一样,红框与绿框中心点重合,这时三种情况的...
一、简介 在目标检测任务中,常用到一个指标IoU,即交并比,IoU可以很好的描述一个目标检测模型的好坏。在训练阶段IoU可以作为anchor-based方法中,划分正负样本的依据;同时也可用作损失函数;在推理阶段,NMS中会用到IoU。同时IoU有着比较严重的缺陷,于是出现了GIoU、DIoU、CIoU、EIoU,下面我们一起看一下这几种IoU。 二...
DIoU-NMS倾向于中心点距离较远的box存在不同的对象,而且仅需改几行代码,DIoU-NMS就能够很简单地集成到目标检测算法中。 注意:有读者会有疑问,这里为什么不用CIOU_nms,而用DIOU_nms? 答:因为前面讲到的CIOU_loss,是在DIOU_loss的基础上,添加的影响因子,包含groundtruth标注框的信息,在训练时用于回归。 但在...
(1)DIoU loss可以直接最小化两个目标框的距离,因此比GIoU loss收敛快得多。 (2)对于包含两个框在水平方向和垂直方向上这种情况,DIoU损失可以使回归非常快。 (3)DIoU还可以替换普通的IoU评价策略,应用于NMS中,使得NMS得到的结果更加合理和有效。 缺点: ...
此外,DIoU 可以很容易地用于非最大抑制(NMS)作为标准,进一步促进性能提升。注释:这里IoU指标方面和GIoU指标方面指的是在:目标检测精度测量(mAP值),IoU损失计算稳定性等一些方面。 目标检测是计算机视觉任务中的关键问题之一,几十年来一直受到了广泛的研究关注 (Redmon et al. 2016;Redmon and Farhadi 2018; Ren ...
3.DIoU还可以替换普通的IoU评价策略,应用于NMS中,使得NMS得到的结果更加合理和有效。 4 CIOU计算和损失函数 虽然DIOU解决了当预测框和真实框相交(部分重叠)、预测框包含在真实框内部两种情况下的预测框回归收敛问题,但是这都是通过最小化预测框和真实框两个中心点的距离实现的,因此为了加快这两种情况下的预测框回...
本发明涉及一种基于GIoU和加权NMS改进的人脸关键点检测方法,首先,采用一个轻量级级联式人脸目标检测网络对图像中的人脸目标进行检测和旋转角度检测,其中采用GIoU替代IoU作为目标框位置精度指标,并采用IoU损失进行位置回归;其次,对获取的人脸目标采用加权NMS抑制方法,获取图像中置信度高的人脸目标框;最后,采用一个轻量级级联...
本发明涉及一种基于GIoU和加权NMS改进的人脸关键点检测方法,首先,采用一个轻量级级联式人脸目标检测网络对图像中的人脸目标进行检测和旋转角度检测,其中采用GIoU替代IoU作为目标框位置精度指标,并采用IoU损失进行位置回归;其次,对获取的人脸目标采用加权NMS抑制方法,获取图像中置信度高的人脸目标框;最后,采用一个轻量级级联...
与GIoU loss类似,DIoU loss在预测框与目标框不重叠时,仍然可以为边界框提供优化移动方向。由于DIoU loss可以直接最小化两个目标框的距离,因此比GIoU loss收敛要快。此外,DIoU还可以替换普通的IoU评价策略,应用于NMS中,使得NMS得到的结果更加合理和有效。