DIOU Loss:1 - DIOU 解释:用对角线距离把检测框和预测框的中心点距离进行归一化,在IOU值相同的情况下,两个框的中心点归一化距离越小,代表预测框与目标框的对比效果越好。中心点的归一化距离代替了GIOU中的非重合区域占比指标。 优点: DIOU Loss可以直接最小化两个目标框的距离,比GIOU收敛的更快。 对于GIOU...
PyTorch中没有专门的Hingle Loss实现函数,不过我们可以很轻松地自己实现,代码如下: 总结 本文介绍了NLP任务中一些常见的损失函数(Loss Function),并使用Keras、PyTorch给出具体例子。 本文代码已上传至Github,地址为:https:///percent4/deep_learning_miscellaneous/tree/master/loss_function。 ...
目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss两部分构成。 Bounding Box Regression Loss Function的演进路线是: Smooth L1 Loss --> IoU Loss --> GIoU Loss --> DIoU Loss --> CIoU Loss 之前写到了Smooth L1 Loss,本文介绍IoU Loss。 2 问题分析 Iou loss提出前,大家主要...
目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss两部分构成。目标检测任务中近几年来Bounding Box Regression Loss Function的演进过程,其演进路线是 一、IOU(Intersection over Union) 1.特性(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。作用不仅用来...
目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss两部分构成。本文介绍目标检测任务中近几年来Bounding Box Regression Loss Function的演进过程,其演进路线是Smooth L1 Loss IoU Loss GIoU Loss DIoU Loss CIoU Loss,本文按照此路线进行讲解。
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,准确率还有提升 。
在目标检测任务中，Bounding Box Regression Loss Function 的选择至关重要。本文将深入剖析四个常用损失函数：IOU、GIOU、DIOU 和 CIOU，通过简单示例解析其计算原理和特点。以下是它们的详细解释：1. IOU（Intersection over Union）：- 公式：IOU = (C / E)- IOU Loss：-ln(IOU) 或者 1 - IOU...
;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 ...
IoU、GIoU、DIoU、CIoU损失函数 ⽬标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss两部分构成。⽬标检测任务中近⼏年来Bounding Box Regression Loss Function的演进过程,其演进路线是 ⼀、 IOU(Intersection over Union) 1. 特性(优点) IoU就是我们所说的交并⽐,是⽬标检测中...
Union)IoULoss有2个缺点: 当预测框和目标框不相交时,IoU(A,B)=0时,不能反映A,B距离的远近,此时损失函数不可导,IoULoss无法优化两个框不相交的情况。 假设预测框和目标框...收敛速度。 第二:如何使回归在与目标框有重叠甚至包含时更准确、更快。 好的目标框回归损失应该考虑三个重要的几何因素:重叠面积,中...