GIoU=IoU−|Ac−U|Ac=CA+B−C−DEGIoU=IoU−|Ac−U|Ac=CA+B−C−DE loss=1−GIoUloss=1−GIoU 与IoU相似,GIoU也是一种距离度量 GIoU的范围是[-1, 1] GIOU Loss的范围在[0, 2] GIoU是IoU的下界,在两个框无限重合的情况下,IoU=GIoU=1 与IoU只关注重叠区域不同,GIoU不仅关注重叠...
GIOU Loss在IOU Loss的基础上引入了预测框和真实框的最小外接矩形,从而更好地捕捉了框之间的距离和重叠关系。 二、函数定义 GIOU Loss不仅考虑了框之间的重叠情况,还考虑了它们的位置关系。具体而言,GIOU Loss利用了最小外接矩形的面积来衡量两个框之间的位置和形状差异。通过将最小外接矩形的面积纳入损失函数的...
DIOU_Loss (通过引入中心点距离惩罚,解决了在GT与预测框存在包含关系时,GIOU无法衡量位置的问题。包含时直接使用中心点距离作为损失) DIOU_Loss-针对IOU和GIOU损失所存在的问题,DIOU为了解决如何最小化预测框和GT框之间的归一化距离这个问题,DIOU_Loss考虑了预测框与GT框的重叠面积和中心点距离,当GT框包裹预测框...
可以看出,相对于GIOU,DIOU的不仅收敛速度更快,准确率也更高。 我们再看一组图,图中给出了3组目标边界框与目标边界框的重合关系,显然他们的重合位置不相同的,我们期望第三种重合(两个box中心位置尽可能重合。这三组计算的IOU loss和GIoU loss是一模一...
替换GIoU损失函数(基于MMYOLO) 由于MMYOLO中已经实现了GIoU Loss的计算,所以我们想使用GIoU损失函数替换CIoU损失函数只需要修改配置文件即可: # 修改此处实现IoU损失函数的替换 loss_bbox=dict( type='IoULoss', iou_mode='giou', bbox_format='xywh', ...
交叉熵、Focal loss、L1,L2,smooth L1损失函数、IOU Loss、GIOU、DIOU和CIOU,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
DIoU loss可以直接最小化两个目标框的距离,因此比GIoU loss收敛快得多。 对于包含两个框在水平方向和垂直方向上这种情况,DIoU损失可以使回归非常快,而GIoU损失几乎退化为IoU损失。 DIoU还可以替换普通的IoU评价策略,应用于NMS中,使得NMS得到的结果更加合理和...
我们再看一组图,图中给出了3组目标边界框与目标边界框的重合关系,显然他们的重合位置不相同的,我们期望第三种重合(两个box中心位置尽可能重合。这三组计算的IOU loss和GIoU loss是一模一样的,因此这两种损失不能很好表达边界框重合关系)。但是DIOU计算出的三种情况的损失是不一样的,显然DIOU更加合理。
1. IOU（Intersection over Union）：- 公式：IOU = (C / E)- IOU Loss：-ln(IOU) 或者 1 - IOU - 优点：简单直观，衡量预测框与目标框重叠度。- 缺点：无法反映框内细节和非重叠部分。2. GIOU（Generalized IOU）：- 公式：GIOU = IOU - (D / E)- GIOU Loss：1 - GIOU - 优点：...
二、对 IoU Loss 和GIoU Loss 的分析 为了全面地分析IoU loss和GIoU的性能,论文进行了模拟实验,模拟不同的距离、尺寸和长宽比的bbox的回归情况。 1、Simulation Experiment 图3、Simulation Experiment 如图3所示,实验选择7个不同长宽比(1:4, 1:3, 1:2, 1:1, 2:1, 3:1, 4:1)的单元box(area=1)作为...