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、IoU(Int...
在CIOU的基础上将纵横比拆开,提出了EIOU Loss,并且加入Focal聚焦优质的锚框。 EIOU的惩罚项是在CIOU的惩罚项基础上将纵横比的影响因子拆开分别计算目标框和锚框的长和宽,该损失函数包含三个部分:重叠损失,中心距离损失,宽高损失,前两部分延续CIOU中的方法,但是宽高损失直接使目标盒与锚盒的宽度和高度之差最小,使得...
简介:这篇文章详细介绍了多种用于目标检测任务中的边界框回归损失函数,包括IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、Focal EIOU、alpha IOU、SIOU和WIOU,并提供了它们的Pytorch实现代码。 IOU-loss 算法作用:Iou的就是交并比,预测框和真实框相交区域面积和合并区域面积的比值,计算公式如下,Iou作为损失函数的时候只要将其对数值...
EIoU在CIoU的基础上将长宽比拆开,明确地衡量了三个几何因素的差异,即重叠区域、中心点和边长,同时引入Fcoal loss解决了难易样本不平衡的问题。 αIoU(NeurlPS2021) αIoU将现有的基于IoU 的损失进行了一个推广 使得αIoU可以显着超越现有的基于 IoU 的损失,通过调节α,使探测器更灵活地实现不同水平的bbox回归精...
🍔IOU(Intersection over Union) 1.优点 IoU就是我们所说的交并比,是目标检测中最常用的指标,在anchor-based的方法中,他的作用不仅用来确定正样本和负样本,还可以用来评价输出框(predict box)和ground-truth的距离。 可以说它可以反映预测检测框与真实检测框的检测效果。
EIoU进一步改进CIoU，通过拆分纵横比影响，加速收敛并提高回归精度。同时，引入Focal Loss优化样本不平衡问题，提高模型性能。总结而言，这些改进的IoU指标考虑了边界框回归的三大几何因素，通过不同方式优化损失函数，提高目标检测的准确性和效率。在实际应用中，选择合适的IoU改进版本可以显著提升检测性能。为了...
即,将损失函数分为三部分:IOU损失L_{IOU}、距离损失L_{dis}和方位损失L_{asp}。这样就可以保留 CIOU Loss的有益特性。同时,EIOU Loss直接使目标框和Anchor的宽度和高度的差异最小化,从而产生更快的收敛速度和更好的定位结果。 3、Focal Loss For BBR 在BBR中,也存在训练实例不平衡的问题,即由于图像中目标...
DIoU(Distance-IoU) CIoU (Complete-IoU) EIoU(Efficient-IoU) YOLOv5源代码中加入EIoU 小结 参考 前言 前提条件 熟悉Python 相关介绍 Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新...
具体而言,我们将引入一系列新的IoU(Intersection over Union)计算方法,包括GIoU(Generalized IoU)、DIoU(Distance IoU)、CIoU(Complete IoU)、EIoU(Enhanced IoU)、SIoU(Soft IoU)等。这些新的IoU计算方法可以更准确地衡量目标之间的重叠程度,从而更好地抑制重叠目标的检测。
CIoU定义: 其中: v用于计算预测框和目标框的高宽比的一致性,这里是用tan角来衡量 α是一个平衡参数(这个系数不参与梯度计算),这里根据IoU值来赋予优先级,当预测框和目标框IoU越大时,系数越大 。 五、EIoU Loss/Focal EIoU Loss 论文:Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression》 ...