(Complete Intersection over Union Loss,完全交并比损失)是一种用于目标检测的损失函数,旨在提高预测框与真实框之间的重叠程度及其几何关系的匹配度。它是对传统的IoU损失(Intersection over Union,交并比损失)的一种改进,考虑了更多的几何信息。 1. IoU(Intersection over Union): IoU 是目标检测中常用的评估指标,计算...
1. IoU Loss = - ln(IoU) = - ln((A ∩ B) / (A ∪ B)) 2. IoU Loss = 1 - IoU = 1 - (A ∩ B) / (A ∪ B) 其中,A和B分别表示真实框和预测框,A ∩ B表示真实框和预测框的交集,A∪ B表示真实框和预测框的并集。IoULoss越小,表示预测框与真实框越接近。 需要注意的是,当预测...
iou就是两个box之间的交并比，是目标检测模型的重要性能提现之一。至于iou loss，是大佬们发现之前的回...
IoU Loss 交并比 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。 IoU=A∩BA⊔B=CA+B−CIoU=A∩BA⊔B=CA+B−C loss=1−IoUloss=1−IoU numpy实现 单维度box实现 defIoU...
Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression 论文 Adelaide, Australia 时间:2019.2 摘要IoU是目标检测中最常见的评估指标,但是目前常用检测任务中的BBox的回归损失(MSE,l1等)优化和IoU优化不是完全等价的。故...常用的Loss函数例如l1,l2范数等却对尺度敏感,故用来做IoU...
IOU loss是一种用于计算对象检测模型性能的损失函数。它通常与交叉熵损失一起使用,以更好地优化模型训练。 IOU loss的全称是Intersection over Union loss,它计算的是预测框与真实框之间的重叠区域面积占两者并集的比例。其计算方式可以表示为: $IOU = \frac{预测框面积∩真实框面积}{预测框面积∪真实框面积}$ 在...
『CIOU LOSS』 论文中,作者表示一个优秀的回归定位损失应该考虑三种几何参数:重叠面积、中心点距离、长宽比。CIoU就是在DIoU的基础上增加了检测框尺度的loss,增加了长和宽的loss,这样预测框就会更加的符合真实框。 因此CIOU的三项恰好对应IOU,中心点距离,...
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。 Bounding Box Regeression的Loss近些年的发展过程是:Smooth L1 Loss-> IoU Loss(2016)-> GIoU Loss(2019)-> DIoU Loss(2020)->CIoU Loss(2020) ...
交并比（IoU）是一种用于深度学习目标检测与语义分割任务的算法，计算不同图像之间的重叠比例。在目标检测中，模型生成候选框，计算框之间的 IoU，非极大值抑制后筛选出目标。IoU 的范围为 0～1，0 表示不相交，1 表示完全重合。通过 IoU 可以评估模型输出与真实框的匹配程度，优化损失函数。语义分割中...
1. IoU Loss IoU Loss 主要是通过预测框和真实框的 IoU 值来反应预测结果的好坏,如下图所示。 从上面这三个例子可以可以看出,IoU Loss 存在两个问题: 问题1:即状态 1 的情况,当预测框和目标框不相交时,IoU=0,无法反映两个框距离的远近,此时损失函数不可导,IOU_Loss 无法优化两个框...