计算IoU:首先计算预测框和真实框的交集面积与并集面积,得到IoU。 确定最小外包矩形:找到一个最小的矩形,它能够同时包含预测框和真实框。这意味着这个矩形的边界是由预测框和真实框的最左边、最右边、最上边和最下边的边界来决定的。 计算外包矩形的面积:计算出这个最小外包矩形的面积。 计算GIoU:GIoU的公式如下: ...
为了解决上述问题,一系列改进的IOU loss 被提了出来。 GIOU loss 当真值框和检测框之间没有交集的时候,理应这时候应该是损失比较大的时候,且需要指引网络,朝着二者重叠度高的方向逼近,但是以 IOU loss 的计算方式,当检测框和真值间没有重叠时,这明显不合理。为了解决这个问题,一种广义 IOU loss ,即GIOU loss,...
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...
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: 灰色框为真实框,虚线框为预测...
实际上Dice Loss只是Tversky loss的一种特殊形式而已,我们先来看一下Tversky系数的定义,它是Dice系数和Jaccard系数(就是IOU系数,即)的广义系数,公式为: 这里A表示预测值而B表示真实值。当和均为的时候,这个公式就是Dice系数,当和均为的时候,这个公式就是Jaccard系数。其中代表FP(假阳性),代表FN(假阴性),通过...
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,无法反映两个框距离的远近,此时损失函数不可导,IOU_Loss 无法优化两个框...
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2 IOU Loss 这个部分大家可以去看一下面这个项目中的IOU部分 “知其然且知其所以然”之目标检测 但IOU Loss存在以下问题,(所学来源大白智能) 问题1:即状态1的情况,当预测框和目标框不相交时,IOU=0,无法反应两个框距离的远近,此时损失函数不可导,IOU_Loss无法优化两个框不相交的情况。 问题2:即状态2和状态...
extract_log.py解析loss行和iou行得到两个txt文件3.loss曲线可视化train_loss_visualization.py根据train_log_loss.txt行数修改lines行 4.iou曲线可视化train_iou_visualization.py根据train_log_iou.txt行数修改一下lines行,这个数值比较大。 (转)YOLO-V3可视化训练过程中的参数,绘制loss、IOU、avg Recall等的曲线图...
首先，让我们对IOU Loss做一个简明扼要的概述。在追求精度和召回率的竞赛中，IOU Loss家族——GIOU、DIOU、CIOU、SIOU各显神通。它们并非单纯的计算公式，而是背后隐藏着对目标检测任务中物体位置、形状和精度的精细考量。视觉呈现：理解IOU Loss的直观旅程 想象一幅蓝图，它将带你穿越计算迷宫，揭示这些...