Iou与GIoU区别 GIoU=IoU - \frac{\left| A_{c}-U \right|}{\left| A_{c}\right|} \mathcal{L}_{G I o U} = 1 - GIoU 先计算两个框的最小闭包区域面积A_{c}(通俗理解:同时包含了预测框和真实框的最小框的面积),再计算出IoU,再计算闭包区域中不属于两个框的区域占闭包区域的比重,最后用...
IOU、GIOU、DIOU、CIOU损失函数的区别如下：1. IOU 公式：IOU = ，其中C为预测框与目标框的交集面积，E为预测框与目标框的并集面积。 IOU Loss：ln 或者 1 IOU。 优点：简单直观，直接衡量预测框与目标框的重叠度。 缺点：无法反映框内的细节信息和非重叠部分的情况。2. GIOU 公式：GIOU = IO...
CIOU Loss和 DIOU Loss 都源自于同一篇 2020 年的文章。CIOU Loss 在 DIOU Loss 的基础上引入了边界框的纵横比,以进一步提高边界框回归的精度。 二、函数定义 CIOU Loss在传统的交并比损失函数的基础上引入了边界框的纵横比考虑,并结合了边界框中心点之间的欧氏距离,通过对距离项和纵横比项进行加权,构建了一个...
上表是原论文中的实验效果:第一列(AP-IoU一列)采用MSE(l2损失)的mAP=0.461,采用IoU损失得到的mAP=0.466,有些许提升。如果采用GIoU loss,能达到0.477,效果比IOU更好。 但是,GIOU也存在它的缺点:当两个预测框高宽相同,且处于同一水平面时,GIOU就退化...
【目标检测】IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU 5大评价指标,在目标检测任务中,常用到一个指标IoU,即交并比,IoU可以很好的描述一个目标检测模型的好坏。在训练阶段IoU可以
1. IoU 2. GIoU 3. DIoU 4. CIoU 5. 区别总结在计算机视觉领域,特别是在目标检测任务中,损失函数用于衡量预测边界框与真实边界框之间的差异。常用的损失函数包括 IoU(Intersection over Union)、GIoU(Generalized Intersection over Union)、DIoU(Distance Intersection over Union) 和CIoU(Complete Intersection over...
IoU）考虑了长宽比，进一步改进了DIoU。它在损失函数中引入权重函数和长宽比相似度的度量，以更精确地评价预测框和真实框。在实际应用如yolov5中，CIoU的实现提供了更完善的评估和优化方法。这些改进的IoU变种，通过考虑更多因素，提高了目标检测的精确性和稳定性，是现代目标检测算法中的重要优化策略。
简介:《一文搞懂IoU发展历程》GIoU、DIoU、CIoU、EIoU、αIoU、SIoU IoU出现背景 目标检测任务的损失函数一般由Classificition Loss(分类损失函数)和Bounding Box Regeression Loss(回归损失函数)两部分构成。因此,更好的定位有利于模型精度的提高。在IoU Loss提出来之前,检测上有关候选框的回归主要是通过坐标的回归损...
IOU Loss 进化一:Smooth L1系列变量相互独立且不具有尺度不变性,改进为IOU。 IoU Loss 将 4 个点构成的 bbox 看成一个整体进行回归。 IOU Loss的定义是先求出预测框和真实框之间的交集和并集之比,再求负对数,但是在实际使用中我们常常将IOU Loss写成1-IOU。
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...