现在在物体检测领域,通常会使用IoU(Intersection over Union)来作为一个很重要的度量指标。但是很多时候在训练网络时,采用的是l2-norm来回归检测框的,文章认为采用l2-norm来训练模型而使用IoU来衡量模型好坏,这两者之间似乎存在着某种不匹配的关系。 举个例子,如下图所示, 1.png 现假设采用左上角右下角的坐标来表...
iou=interArea/float(boxAArea+boxBArea-interArea)#returnthe intersection over union valuereturniou 后记 IoU在FCN中称为IU,初看Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation论文,其中的IU概念没有能理解,其实那里的IU也就是IoU,检测物体轮廓不一定非得是方框,也可以是沿着物体的边线: 在实际的任务中,...
在目标检测中存在不重叠情形下IoU的优化问题,本文提出的G-IoU将IoU直接作为目标检测任务中损失函数的一部分进行优化。 Generalized Intersection over Union IoU定义如下 IoU的两个优点: (1)IoU作为距离, 其值满足metric的所有属性,比如非负性,不可区分性,对称性及三角不等式。 (1)IoU对于问题的尺寸具有不变性。任...
IoU有一个好的特性就是对尺度不敏感(scale invariant)。 在regression任务中,判断predict box和gt的距离最直接的指标就是IoU,但所采用的loss却不适合,如图所示,在loss相同的情况下,regression的效果却大不相同,也就是说loss没有体现出regression的效果,而IoU却可以根据不同的情况得到不同的数值,能最直接反应回归效果...
Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression 论文中通过提出一个新的损失函数来提升目标检测精度,思路比较新颖。 Motivation IoU是目标检测中最常用的评估尺度,它是一
交并比ion( intersection over union )及优化总结 1.IoU IoU又名交并比,是一种计算不同图像相互重叠比例的算法,时常被用于深度学习领域的目标检测或语义分割任务中。 优点:IoU初步满足了计算两个图像的几何图形相似度的要求,简单实现了图像重叠度的计算。 缺点:无法体现两个图形之间的距离以及图形长宽比的相似性。
目标检测系列:论文阅读——Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression 上,IoU可以理解为一个编码的过程:将形状信息编码为区域信息,通过区域重合性来表示形状相似性。 目前IoU存在的问题:边框回归中,结果通常是边框的两个角点坐标或者是中心点坐标加宽高,通常用或 norm.....
论文链接 |arxiv.org/abs/1902.0963 原文地址 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/57863810 1.Motivation 包围框回归是2D/3D 视觉任务中一个最基础的模块,不管是目标检测,目标跟踪,还是实例分割,都依赖于对bounding box进行回归,以获得准确的定位效果。目前基于深度学习的方法想获得更好的检测性能,要么是用更好的back...
IoU(Intersection over Union可以作为评价边界框预测值正确性的度量指标。 IoU是预测框与真值框之间交集和并集的比值,这个量也被称为Jaccard指数,于20世纪初由Paul Jaccard首次提出。为了得到交集和并集,我们首先将预测框与ground truth放在一起,如上图所示。
交并比(Intersection over Union) 交并比(Intersection over Union) TP:被判定为正样本,事实上也是正样本 ,即蓝色与橙色的交集 TN:被判定为负样本,事实上也是负样本,即蓝色与橙色并集以外的区域 FP:被判定为正样本,但事实上是负样本,即橙色中除了交集部分...