loss_bbox(bbox_pred,bbox_targets,bbox_weights,avg_factor=num_total_samples) bbox_pred:tensor(B*H*W*num_anchors, 4),一个batch中的所有图片的某个特征层的位置预测得分。当采用IoU loss类时,要对预测框进行bbox_coder.decode解码,返回(x1,y1,x2,y2)格式。 bbox_targets:tensor(B*H*W*num_...
1.MSE方式 最早的bbox_loss采用的是MSE方法 L MSE = ( x 1 − x 2 ) 2 + ( y 1 − y 2 ) 2 + ( w 1 − w 2 ) 2 + ( h 1 − h 2 ) 2 \mathcal{L}_{\text {MSE}} = (x1-x2)^2 + (y1-y2)^2 + (w1-w2)^2 +(h1-h... 查看原文 误差反向传播(BP)算法 ...
# dict(type='CheckKeyTransform', transform=dict(type='LoadImageFromFile')), # dict(type='CheckKeyTransform', transform=dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True)), # # 其他的数据处理步骤... *_base_.pre_transform, *mosaic_affine_transform, dict( type='YOLOv5MultiModalMixUp', prob=_ba...
当然IoU Loss 也并不完美: 当预测框和目标框不相交,即 IoU(bbox1, bbox2)=0 时,不能反映两个框距离的远近,此时损失函数不可导,IoU Loss 无法优化两个框不相交的情况。 假设预测框和目标框的大小都确定,只要两个框的相交值是确定的,其 IoU 值是相同时,IoU 值不能反映两个框是如何相交的,如图所示: 灰...
这三种子任务分别需要对应损失函数的反向传播来学习。本文介绍的b-box回归损失函数主要是面向第三个子任务而设计的损失函数。 IOU 原文链接:[1608.01471] UnitBox: An Advanced Object Detection Network (arxiv.org) 全称Intersection Over Union,即交并比。计算预测框和标注框(即GT框)的交并比,就可以知道它们的“贴合...
bbox回归loss同时考虑了iou loss和l1loss,如下式所示: 4、CenterNet (SIGAI:真Anchor Free目标检测---CenterNet详解) centernet直接预测目标的中心点坐标和大小,是anchor free的算法,以每张图的GT来生成高斯热力图,公式如下,其中\tilde{p}_{x}和\tilde{p}_{y}为GT中心点坐标: 整体...
因此,在DIou的基础之上,一个考虑重叠面积、中心地距离、bbox长宽比的新Iou--CIou被提出。CIou的loss如下所示: 其中,α表示平衡参数,当Iou大时,整体变大,也就是对于大的Iou给予高的权重α的公式如下: V的表示如下: DIou收敛快,回归准确,且因为引入了距离度量,因此在做NMS非极大值抑值得时候除了考量Iou还可以...
# 对于任何一个 GT bbox,三个预测特征层上都可能有先验框匹配,所以该函数输出的正样本框比传入的 targets (GT框)数目多 # 具体处理过程: # (1)首先通过 bbox 与当前层 anchor 做一遍过滤。对于任何一层计算当前 bbox 与当前层 anchor 的匹配程度,不采用IoU,而采用shape比例。如果anchor与bbox的宽高比差距...
从loss_reg来看：可以找到一些训练样本的bbox的回归处于抖动状态，很难和gt完美贴合，实际上所有目标不太...
当预测框和目标狂不想交,即 IoU ( bbox1, bbox2 ) = 0 时,不能反映两个框距离的远近,此时损失函数不可导,IoU Loss 无法优化两个框不想交的情况 假设预测狂和目标框的大小都确定,只要两个框的相交值是确定的,其 IoU 值是相同的,IoU 值不能反映两个框是如何相交的 2.2.2 GIoU Loss 由于IoU 不能区...