一. Iou_lossIou_loss=黄色面积/绿色面积 这是最初的目标检测损失函数, 存在问题 (1)下图一,IOU=0时距离近的框与距离远的框损失一致,但是理论上距离越近损失越小 (2)下图二三,IOU值相同时,损失一致,无法…
α 是用于平衡IoU和长宽比差异的权重项。 总结: CIOU Loss 通过结合IoU、预测框与真实框中心点之间的距离、以及它们的长宽比差异,使得模型在训练过程中更好地优化预测框的位置和形状。这使得CIOU Loss在目标检测任务中往往能获得更高的性能,尤其在处理重叠少或大小差异大的目标时表现突出。
这里从最常用的 IOU_Loss 开始,进行对比分析。 1. IoU Loss IoU Loss 主要是通过预测框和真实框的 IoU 值来反应预测结果的好坏,如下图所示。 从上面这三个例子可以可以看出,IoU Loss 存在两个问题: 问题1:即状态 1 的情况,当预测框和目标框不相交时,IoU=0,无法反映两个框...
IoU无法精确地反映两者的重合度大小。该loss值无法直观体现出regression的效果 为了解决这个问题,Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression提出了GIoU,如下图所示,C表示的是先计算两个框的最小闭包区域面积,即同时包含了预测框和真实框的最小框面积。 GIoU具有以下特性: ...
总而言之,IOU_Loss主要考虑了检测框和GT框之间的重叠面积;GIOU_Loss在IOU的基础上,解决边界框不重合时出现的问题;DIOU_Loss在IOU和GIOU的基础上,同时考虑了边界框中心点距离信息;CIOU_Loss在DIOU的基础上,又考虑了边界框宽高比的尺度信息。 DIOU_NMS ...
IOU loss的全称是Intersection over Union loss,它计算的是预测框与真实框之间的重叠区域面积占两者并集的比例。其计算方式可以表示为: $IOU = \frac{预测框面积∩真实框面积}{预测框面积∪真实框面积}$ 在计算IOU loss时,我们需要将预测框与真实框的IOU值作为损失函数的一部分。预测框与真实框的IOU值越大,说明...
1 Smooth L1 Loss 2 IOU Loss 3 GIOU Loss 4 DIoU Loss 4 CIoU Loss 小结 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 Bounding Box Regeression的Loss近些年的发展过程 1 Smooth L1 Loss 先介绍L1 Loss和L2 Loss的公式及其求导,如下所示 L1损失函数对x的导数为常数,在训练后期,x很小时...
交并比（IoU）是一种用于深度学习目标检测与语义分割任务的算法，计算不同图像之间的重叠比例。在目标检测中，模型生成候选框，计算框之间的 IoU，非极大值抑制后筛选出目标。IoU 的范围为 0～1，0 表示不相交，1 表示完全重合。通过 IoU 可以评估模型输出与真实框的匹配程度，优化损失函数。语义分割中...
GIOU Loss:在IOU的基础上,解决边界框不重合时的问题。 DIOU Loss:在IOU的基础上,考虑边界框中心距离的信息。 CIOU Loss:在DIOU的基础上,考虑边界框宽高比的尺度信息。 图像识别:Triplet Loss、Center Loss、Sphereface、Cosface、Arcface 现存问题 IOU、GIOU没有考虑真值框与预测框中心的之间的距离信息,实际情况下...
IoU Loss 对于检测框B和groundtruth G,二者的IoU如下: 那么IoU Loss即为-log(1-IoU)。 显然IoU Loss具有非负性、尺度不变性、同一性、对称性、三角不等性等特点,所以可以用于bounding box的回归任务中。 但同时,IoU Loss也存在一个很致命的缺点: 当B与G的IoU为0时,Loss也为0,网络无法进行训练。因此IoU ...