iou损失的公式 IoU（Intersection over Union）损失是目标检测中最常见的损失函数，用于表示真实框和预测框的交并比。以下是IoU损失的两种计算公式：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...
公式如下: IoU=Area of IntersectionArea of Union 虽然IoU能够有效衡量预测框与真实框的重叠程度,但它无法区分两个框的距离、形状、以及比例差异。当两个框完全不重叠时,IoU的值为0,这在训练过程中可能导致梯度消失问题。 2. GIoU(Generalized Intersection over Union): GIoU 是对IoU的一种改进,它考虑了预测...
IoU Loss的计算公式如下: IoU Loss = 1 - IoU 如果两个目标没有重叠,IoU将为0,并且不会反应两个目标之间的距离。在这种情况下,如果IoU用作损失函数,梯度为0,无法优化。 GIOU(Generalized Intersection over Union)📖 为了解决IoU在无重叠目标情况下的局限性,GIOU被引入。GIOU加入了C检测框(C检测框是包含了检...
CIOU loss = 1 - CIoU。α和v为长宽比,计算公式如上图所示:w、h和w(gt)、h(gt)分别代表预测框的高宽和真实框的高宽。 如果使用CIOU,mAP可以达到49.21%,相比于GIoU涨了1.5个百分点。CIOU(D)指在验证模型评价mAP时,将IOU换成DIOU,准确率还有...
损失[Yu et al., 2016]。将预测框定义为P，真实框定义为Pgt，IoU损失的计算公式为：。IoUloss=1...
;预测的边框”和“真实的边框”的交集和并集的比值。计算过程如下:IOU的优点:IOU可以作为距离,loss=1-IOU。但是当两个物体不相交时无回传梯度...ALoss forBoundingBoxRegression) GIOU计算公式: 可以这样理解: 1.假设A为预测框,B为真实框,S是所有框的集合 2.不管A与B是否相交,C是包含A与B的 ...
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 ，其中D为预测框与目标框最小外接矩形...
损失函数 loss function 假如有以下数据集 如何预测x = 4 时, y 的值? 实际函数为y = 2x, 如果按照y = 3x, 预测: 会得到以下结果: 损失函数前面系数加 1/2 为了积分运算方便。 损失函数计算结果决定学习的情况, mean值越小, 学习越接近实际值。......
GIOU损失函数通过计算预测框和目标框的交集与并集的比值,以及相对于外接矩形的误差,来衡量预测框和目标框之间的相似度。GIOU损失函数的公式如下: GIOU Loss=1−GIOU 其中,GIOU表示广义交并比,它不仅考虑了预测框和目标框的交集和并集,还考虑了它们相对于最小外接矩形的位置关系。这种方法有助于在训练过程中更有效...