GIoU=IoU - \frac{\left| A_{c}-U \right|}{\left| A_{c}\right|} \mathcal{L}_{G I o U} = 1 - GIoU 先计算两个框的最小闭包区域面积A_{c}(通俗理解:同时包含了预测框和真实框的最小框的面积),再计算出IoU,再计算闭包区域中不属于两个框的区域占闭包区域的比重,最后用IoU减去这个比重...
本篇总结了视觉面经中目标检测常用的回归损失函数及手撕代码实现。 无论是在实际的工作中还是在面试中,任何涉及到目标检测的模型或者项目都会提到到回归损失函数(IOU、GIOU、DIOU、CIOU)。 特别是在近年的视觉…
因此GIOU取值的区间是[-1, 1]。 GIOU损失函数的最终表达形式是L(GIOU) = 1 - GIOU 上表是原论文中的实验效果:第一列(AP-IoU一列)采用MSE(l2损失)的mAP=0.461,采用IoU损失得到的mAP=0.466,有些许提升。如果采用GIoU loss,能达到0.477,效果比IOU...
为了解决IoU作为损失函数时的两个缺点,有大神提出了GIoU,在IoU后面增加了一项,计算两个框的最小外接矩形,用于表征两个框的距离,从而解决了两个目标没有交集时梯度为零的问题,公式为: 当IOU为0时,意味着A与B没有交集,这个时候两个框离得越远,GIOU越接近-1;两框重合,GIOU=1,所以GIOU的取值为(-1, 1]。
IOU、GIOU、DIOU、CIOU损失函数的区别如下：1. IOU 公式：IOU = ，其中C为预测框与目标框的交集面积，E为预测框与目标框的并集面积。 IOU Loss：ln 或者 1 IOU。 优点：简单直观，直接衡量预测框与目标框的重叠度。 缺点：无法反映框内的细节信息和非重叠部分的情况。2. GIOU 公式：GIOU = ...
IoU 的计算代码非常简洁,如下为 YOLOv8 中的完整代码实现。 importmathimporttorchdefbbox_iou(box1,box2,xywh=True,GIoU=False,DIoU=False,CIoU=False,eps=1e-7):"""Calculate Intersection over Union (IoU) of box1(1, 4) to box2(n, 4). xywh格式的x,y为中心点坐标 Args: box1 (torch.Tensor...
IoU、GIoU、DIoU、CIoU损失函数的核心要点如下：IoU：定义：基础评估指标，用于衡量预测框与真实框的重叠度。特点：简单直观，但scale不敏感性导致与BBox回归损失的优化不完全匹配。GIoU：引入：为解决IoU的scale不敏感性问题，在2019年CVPR论文中引入。改进：考虑了预测框和真实框的最小闭包区域及不重叠...
GIOU-loss 问题分析 当预测框和真实框不相交时Iou值为0,导致很大范围内损失函数没有梯度。针对这一问题,提出了Giou作为损失函数。 算法公式及其解释:其实想法也很简单(但这一步很难):假如现在有两个box A,B,我们找到一个最小的封闭形状C,让C可以把A,B包含在内,然后再计算C中没有覆盖A和B的面积占C总面积...
简介:《一文搞懂IoU发展历程》GIoU、DIoU、CIoU、EIoU、αIoU、SIoU IoU出现背景 目标检测任务的损失函数一般由Classificition Loss(分类损失函数)和Bounding Box Regeression Loss(回归损失函数)两部分构成。因此,更好的定位有利于模型精度的提高。在IoU Loss提出来之前,检测上有关候选框的回归主要是通过坐标的回归损...
GIoU = IoU - (Ac - u) / Ac Ac是包含两框的最小闭包区域面积，u是预测框和真实框的并集面积。DIoU（Distance IoU）在此基础上，引入中心点距离的归一化，更全面地考虑了检测框中心与目标框的匹配度，通过调整NMS（非极大抑制）的决策标准，减少误抑制。最后，CIoU（Complete IoU）考虑了长宽比，...