# 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...
# pytorch中关于NLLLoss的默认参数配置为:reducetion=True、size_average=True nllloss_func = nn.NLLLoss() nlloss_output = nllloss_func(logsoftmax_output, y_target) print('nlloss_output:\n', nlloss_output) # 直接使用pytorch中的loss_func=nn.CrossEntropyLoss()看与经过NLLLoss的计算是不是一样...
与 IoU 损失不同的是,DIoU 损失还考虑了检测框之间的距离信息。下面给出使用 Pytorch 实现 DIoU 损失的代码和参考文献: 参考文献: Zheng, Z., Feng, J., Yan, C., & Shao, Y. (2019). Distance-iou loss: Faster and better learning for bounding box regression. IEEE/CVF Conference on Computer V...
MobileNetV1提出了 Depthwise Separable Convolutions(深度可分离卷积);深度可分离卷积过程被拆分成了两个部分:深度卷积(Depthwise Convolution)与逐点卷积层(Pointwise Convolution)。 DW(Depthwise Convolution)卷积 DW卷积中,每个卷积核的channel都为1,每个卷积核只负责与输入特征矩阵中的1个channel进行卷积运算,...
使用PyTorch实现EIoU计算的源代码 import torch import torch.nn.functional as F defbbox_iou(boxes1, boxes2): """ 计算两组边界框的IoU。 boxes1, boxes2: [N, 4] (x1, y1, x2, y2) """ area1 = (boxes1[:, 2] - boxes1[:, 0]) * (boxes1[:, 3] - boxes1[:, 1]) ...
简介:这篇文章详细介绍了多种用于目标检测任务中的边界框回归损失函数,包括IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、Focal EIOU、alpha IOU、SIOU和WIOU,并提供了它们的Pytorch实现代码。 IOU-loss 算法作用:Iou的就是交并比,预测框和真实框相交区域面积和合并区域面积的比值,计算公式如下,Iou作为损失函数的时候只要将其对数值...
2)引入了Focal Loss优化了边界框回归任务中的样本不平衡问题,即减少与目标框重叠较少的大量锚框对BBox 回归的优化贡献,使回归过程专注于高质量锚框 七、pytorch代码实现 代码中使用pytorch是方便在作为损失函数的时候,方便反向传播,下面的代码计算各种IoU,用作损失函数的时候需要用1减去返回结果。
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
即可申请加入自然语言处理/Pytorch等技术交流群 关于我们 MLNLP社区是由国内外机器学习与自然语言处理学者联合构建的民间学术社区,目前已经发展为国内外知名的机器学习与自然语言处理社区,旨在促进机器学习,自然语言处理学术界、产业界和广大爱好者之间的进步。
if CIoU: # https://github.com/Zzh-tju/DIoU-SSD-pytorch/blob/master/utils/box/box_utils.py#L47 v = (4 / math.pi**2) * ((w2 / h2).atan() - (w1 / h1).atan()).pow(2) v = (4 / math.pi ** 2) * (torch.atan(w2 / h2) - torch.atan(w1 / h1)).pow(2) with tor...