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...
iter: 90 / 80000, total loss: 1.5419, rpn_loss_cls: 0.1451, rpn_loss_box: 1.3968, loss_cls: 0.0000, loss_box: 0.0000, lr: 0.001000 speed: 0.227s / iter iter: 100 / 80000, total loss: 0.4818, rpn_loss_cls: 0.1473, rpn_loss_box: 0.3345, loss_cls: 0.0000, loss_box: 0.0000, l...
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、损失函数 损失函数,又叫目标函数,是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。 损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数,在机器学习过程中,有多种损失函数可供选择,典型的有距离向量,绝对值向量等。 损失Loss必须是标量,因为向量无法比较大小(向量本身需要通过范数等标...
边界框损失(box_loss):用于衡量模型预测的边界框与真实边界框之间的差异。 置信度损失(obj_loss):模型预测边界框覆盖对象的程度。 我们为什么需要 objectness loss? 对于每个边界框的预测,都会有一个与之相关的预测值,称为“objectness”。Objectness loss 项教会了网络如何预测正确的IoU,而坐标损失则教会了网络如何预...
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...
于是,object_mask * box_loss_scale在这里形成了一个制衡条件,这也就是我把box_loss_scale看做一个制衡值的原因。 损失函数的计算是在特征图上的,而不是将其转化至416,416的图上,或者转化到原图上。 # raw_true_xy:在网格中的中心点xy,偏移数据,值的范围是0~1 (相对于一个小格子而言); ...
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 ...
目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss两部分构成。本文介绍目标检测任务中近几年来Bounding Box Regression Loss的演变过程 Smooth L1 Loss Smooth L1通过综合L1和L2损失的优点,在0点处附近采用了L2损失中的平方函数,解决了L1损失在0点处梯度不可导的问题,使其更加平滑易于收敛。
总所周知,目标检测通过Bounding box回归来预测来定位图像中的目标,早期的目标检测工作使用IoU作为定位损失。然而,当预测框与Ground truth不重叠时,IoU损失会出现梯度消失问题,导致收敛速度减慢,导致检测器不准确。这激发了几种改进的基于IoU的损失设计,包括GIoU、DIoU、CIoU。GIoU在IoU损失中引入惩罚项以缓解梯度消失问题...