#(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的宽高比差距大于4,则认为不匹配,此时忽略相应的bbox,即当做背景; #(2)根据留下的bbox,在上下左右四个网格四个方向扩增采样(即对bbox计算落在的网格所有anchors都计算...
IoU 计算让 x, y, w, h 相互关联,同时具备了尺度不变性,克服了 Loss 的缺点。 IoU Loss 的缺点 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...
[目标检测]-图解bbox_loss的发展-MSE -> IOU -> GIOU(cvpr2019) ->DIOU/CIOU(aaai2020),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
就比如这个MTCNN中的ONet,它回归了包括score、bbox、landmarks,我在用pytorch复现的时候,出现一些有意思的情况,就是将landmarks这条任务冻结后(即 ),发现ONet的性能得到了巨大的提升。能超越原始版本的性能。 但是加上landmarks任务后( )就会对cls_loss造成影响,这就是一个矛盾的现象。而且和a、b、c对应的大小...
clsloss表示置信度score的loss,boxloss表示预测框位置box的loss,landmarksloss表示关键点位置landmarks的loss。 那么 这几个权值,究竟应该设置为什么样的才能得到一个不错的结果呢? 其实有个比较不错的注意,就是只保留必要的那两组权值,把另外一组设置为0,比如...
在ultralytics/utils/metrics.py的bbox_iou函数计算CIoU 在ultralytics/utils/loss.py的_df_loss函数中计算dfl Loss 最后返回的第一个值为总损失,第二个包含box、cls以及dfl loss 之后再one2many算好Loss之后,继续计算one2one的Loss 等Loss计算完成之后,继续在ultralytics/engine/trainer.py中执行Backward、打印...
第82行计算dfl Loss 在ultralytics/utils/metrics.py的bbox_iou函数计算CIoU 在ultralytics/utils/loss.py的_df_loss函数中计算dfl Loss 最后返回的第一个值为总损失,第二个包含box、cls以及dfl loss 之后再one2many算好Loss之后,继续计算one2one的Loss ...
1、YOLOv1 标签分配:GT的中心落在哪个grid,那个grid对应的两个bbox中与GT的IOU最大的bbox为正样本,其余为负样本,(由于是回归模型,
论文地址: CVPR 2022 Open Access Repository尝试一种很新的玩法,总分总结构写一下Loss拆解。 总: \mathcal L_{total} 代表所有的损失, \mathcal\lambda 为损失函数的加权,cls代表分类、box代表框、kpts代表…
gr越大置信度越接近iou self.gr越小置信度越接近1(人为加大训练难度) if self.gr < 1: iou = (1.0 - self.gr) + self.gr * iou tobj[b, a, gj, gi] = iou # iou ratio # Classification 只计算所有正样本的分类损失 # self.nc = 80 if self.nc > 1: # cls loss (only if multiple ...