DIOU_Loss (通过引入中心点距离惩罚,解决了在GT与预测框存在包含关系时,GIOU无法衡量位置的问题。包含时直接使用中心点距离作为损失) DIOU_Loss-针对IOU和GIOU损失所存在的问题,DIOU为了解决如何最小化预测框和GT框之间的归一化距离这个问题,DIOU_Loss考虑了预测框与GT框的重叠面积和中心点距离,当GT框包裹预测框...
替换GIoU损失函数(基于MMYOLO) 由于MMYOLO中已经实现了GIoU Loss的计算,所以我们想使用GIoU损失函数替换CIoU损失函数只需要修改配置文件即可: # 修改此处实现IoU损失函数的替换 loss_bbox=dict( type='IoULoss', iou_mode='giou', bbox_format='xywh', eps=1e-7, reduction='mean', loss_weight=loss_bbox_...
具体的讲,假设A是Ground Truth,B是预测框,C是这两个区域的闭包(在GIoU Loss中,闭包取的是包围这两个矩形区域的平行于坐标轴的最小矩形)。GIoU的计算方式见Algorithm 1. 从算法1中,我们可以看出GIoU损失具有如下性质: GIoU也就有尺度不变性; GIoU也是一个距离,因此拥有对称性,非负性,同一性和三角不等性; GI...
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取值范围为$[-1, 1]$,当预测框和真实框的完全重合时,giou等于1,当它们没有交集时,giou等于-1,当它们的交集小于并集时,giou等于0。 giou losses通常与交叉熵(cross entropy)或平滑$L_1$损失函数(smooth $L_1$ loss)一起使用,以更好地训练模型。giou损失函数是目前比较优秀的一种目标函数,可以用于训练...
由于GIoU 引入了包含 A,B 两个框的 C,所以当 A,B 不重合时也同样可以计算。 GIoU Loss 针对二维图像的目标检测,具体如何计算 GIoU Loss 呢?假设现在预测的 bbox 和 ground truth bbox 的坐标分别表示为: 其中,x_2^p>x_1^p,y_2^p>y_1^p。然后计算 Loss 的具体过程可以表示为: ...
目标检测:Focal loss、L1/L2损失函数、IOU Loss、GIOU、DIOU、CIOU IOU Loss:考虑检测框和目标框重叠面积。 GIOU Loss:在IOU的基础上,解决边界框不重合时的问题。 DIOU Loss:在IOU的基础上,考虑边界框中心距离的信息。 CIOU Loss:在DIOU的基础上,考虑边界框宽高比的尺度信息。
Smooth L1 Loss-> IoU Loss ->GIoU Loss -> DIoU Loss ->CIoU Loss 这个属于优化模型的一种方法 缺点: 上面的三种Loss用于计算目标检测的Bounding Box Loss时,独立的求出4个点的Loss,然后进行相加得到最终的Bounding Box Loss,这种做法的假设是4个点是相互独立的,实际是有一定相关性的 ...
【摘要】 详解GIoU的细节和动机 Motivation 目前流行的Detector方法中,通常使用l1或者l2loss作为优化的目标,但是度量的时候又是使用IoU作为度量指标,两者存在一定的矛盾。 如下图所示。第一行中计算的是l2normloss,所有的l2loss是一样的,但是他们对应的IoU和GIoU还是存在较大差距。
交叉熵、Focal loss、L1,L2,smooth L1损失函数、IOU Loss、GIOU、DIOU和CIOU,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。