# 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...
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...
# 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...
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,...
mean() return loss Effective IoU Effective IoU (EIou) 损失是基于 Intersection over Union (IoU) 的一种损失函数,可以用于目标检测、语义分割等任务中。与传统的 IoU 损失函数不同的是,EIou 加入了一个置信度系数,可以更好地衡量检测器的置信度质量。下面是使用 PyTorch 实现 EIou 损失的代码和参考文献。
使用PyTorch实现Inner SIoU计算的源代码 import torch def calculate_inner_siou(box1, box2): # box1: [x1, y1, x2, y2] # box2: [x3, y3, x4, y4] # 计算交集的左上角和右下角坐标 inter_left_top = torch.stack((torch.maximum(box1[0], box2[0]), torch.maximum(box1[1], box2...
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。
在实际的任务中,根据不同的任务要求来写不同具体实现的检测方法,但说白了其实都是IoU或者IU。 另外mean IU指的是不同类别识别准确度的平均值,比如一幅图中要识别三个物体,mean IU就是三个物体分别准确度加起来的平均值。 参考资料: 1、https://www.pyimagesearch.com/2016/11/07/intersection-over-union-i...
IoU Loss 交并比 numpy实现 torch实现 优缺点 GIoU Loss numpy实现 torch实现 优缺点 DIoU Loss numpy实现 优缺点 CIoU Loss 图例介绍 A: 目标框覆盖的矩形面积(粉色区域表示,包含被C掩盖掉的区域) B: 预测框覆盖的矩形面积(蓝色区域表示,包含被C掩盖掉的区域) ...
1. IoU loss实现代码 关于边界框的回归损失,之前在yolov4中有总结了其归纳的“免费包”的概念,具体见:YOLOv4中的tricks概念总结——Bag of freebies,大概是进阶过程是:Smooth L1 loss、iou loss、giou loss、diou loss、ciou loss。这里不再对原理进行过多的介绍,直接贴上代码。