GIoU损失优化的是当两个矩形框没有重叠时候的情况,而当两个矩形框的位置非常接近时,GIoU损失和IoU损失的值是非常接近的,因此在某些场景下使用两个损失的模型效果应该比较接近,但是GIoU应该具有更快的收敛速度。 从GIoU的性质中我们可以看出GIoU在两个矩形没有重叠时,它的优化目标是最小化两个矩形的闭包或是增大预测...
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...
GIoU(Generalized Intersection over Union)损失函数是一种用于改善目标检测模型中边界框回归的方法。它是基于传统的IoU(交并比)损失的一个改进版本,解决了IoU在某些情况下无法提供有效梯度的问题,特别是当两个边界框不重叠时。 IoU损失的局限性 IoU是评估两个边界框重叠程度的一种标准度量方法,定义为两个边界框交集与...
1.与GIoU loss类似,DIoU loss在与目标框不重叠时,仍然可以为边界框提供移动方向。 2.DIoU loss可以直接最小化两个目标框的距离,而GIOU loss优化的是两个目标框之间的面积,因此比GIoU loss收敛快得多。 3.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,而GIoU损失几乎退化为IoU损失 ...
GIOU GIOU(Generalized Intersection over Union)损失和IOU(Intersection over Union)损失是用于目标检测中的两种常见的损失函数。它们在计算目标框之间的重叠程度时有所不同。 IOU Loss是通过计算两个目标框的交集面积与并集面积之比来衡量它们的重叠程度,公式如下: ...
目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss两部分构成。本文将介绍目标检测任务中近几年来Bounding Box Regression Loss Function的演进过程，其演进路线是Smooth L1 Loss、IoU Loss、GIoU Loss、DIoU Loss和CIoU Loss。1. Smooth L1 Loss 假设x为预测框和真实框之间的...
在IoU Loss的基础上，GIoU Loss进一步考虑了几何形状的差异，通过引入额外的面积和重叠面积比，使得损失函数能够更好地反映预测框与真实框在形状和位置上的匹配程度。GIoU Loss在YOLO v1模型中取得了显著的性能提升，特别是在单阶段检测器中，其在准确性和召回率上的表现更加出色。然而，GIoU Loss在处理...
IoU Loss IoU类的损失函数都是基于预测框和标注框之间的IoU(交并比),记预测框为P,标注框为G,则对应的IoU可表示为: 即两个框的交集和并集的比值。IoU loss定义为: 5. GIoU Loss智能推荐论文阅读-目标检测损失函数GIoU,DIoU,CIoU 目标检测损失函数GIoU,DIoU,CIoU GIoU论文链接 DIoU和CIoU论文链接 1. GIoU ...
出自论文:https://arxiv.org/abs/1902.09630 代码:https://github.com/generalized-iou/g-darknet 目标检测中的回归损失函数系列二:IoU Loss已经讲过IoU Loss,GIoU是对IoU的改进,我们再看一次下面这张图: IoU Loss = 1-IoU,其中IoU可以由下计算得到: A,B是预测框和真实框,对应上图中的绿... 查看原文 ...
目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss两部分构成。本文介绍目标检测任务中近几年来Bounding Box Regression Loss Function的演进过程,其演进路线是Smooth L1 Loss IoU Loss GIoU Loss DIoU Loss CIoU Loss,本文按照此路线进行讲解。