CIOU介绍及代码实现 1. IOU介绍及代码实现 一、背景 在2016年的一篇文章中,旷视提出了一种名为"UnitBox: An Advanced Object Detection Network"的方法,该方法采用IOU Loss将由4个点构成的边界框视为一个整体进行回归。 二、函数定义 IOU Loss通常被定义为真实框和预测框之间的交集与并集的比值的负对数,但在实际...
IoU作为损失函数存在这样的缺点: 如果预测框与真实框没有相交,则IoU=0,不能反映两者的距离大小(重合度),同时在Backpropagation过程中,由于loss为0,导致梯度无法更新,网络就无法学习训练。 IoU无法精确地反映两者的重合度大小。该loss值无法直观体现出regression的效果 为了解决这个问题,Generalized Intersection over Union...
其中IoU是真实框和预测框的交集和并集之比,当它们完全重合时,IoU就是1。 对于Loss来说,越小越好,loss越小说明他们重合度高。所以,IoU Loss也可以写为1-IoU。 IoU loss能够更好的反应重合程度,具有尺度不变形。但当框不相交,使用1-IoU作为loss时,loss为0。 4 代码演示IoU import cv2 import numpy as np de...
# 计算IoU损失 loss = (iou - self.threshold).pow(2).sum() / len(pred) return loss 在这个实现中,我们定义了一个名为IoULoss的PyTorch模块,该模块继承了nn.Module类。在__init__方法中,我们定义了一个阈值参数threshold,用于指定IoU值的下限。在forward方法中,我们首先从预测和目标中提取边界框坐标,然后...
由于MMYOLO中没有实现Inner SIoU损失函数,所以需要在mmyolo/models/iou_loss.py中添加Inner SIoU的计算和对应的iou_mode,修改完以后在终端运行 python setup.py install 再在配置文件中进行修改即可。修改例子如下: elif iou_mode == "innersiou":
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
Alpha-IoU Loss: 前言 本文贡献 α-IoU家族表达式 α-CIoU代码 对α-CIoU性能进行验证 GIOU、CIOU、α-CIOU训练mAP可视化 GIOU、CIOU、α-CIOU可视化细节 总结 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 Alpha-IoU Loss: 论文的名字很好,反映了本文的核心想法。作...
IOU loss:loss=−ln(IOU)、loss=1−IOU GIOU(Generalized Intersection over Union): GIOU=IOU−Ac−UAc,−1<=GIOU<=1 GIOUloss=1−GIOU 上面公式的意思是:先计算两个框的最小闭包区域面积 (通俗理解:同时包含了预测框和真实框的最小框的面积,如下图中最外围的框),再计算出IoU,再计算闭包区域中...
1. IOU Loss详解及代码实现2016年的旷视方法提出IOU Loss，通过整体边界框回归。其定义为交集面积与并集面积的比值的负对数，可表示为1减去此比值。完美重合时，损失为0。原始论文可在arxiv.org/pdf/1608.0147...查阅。2. GIOU Loss介绍及代码实现GIOU在2019年由斯坦福学者提出，旨在改进IOU的不足。