在语义分割任务里，同样可以计算图像中的预测区域与真实区域之间的 IoU，并使用1−IoU作为Loss 来对模...
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...
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。 Bounding Box 回归损失函数近些年的发展过程是:Smooth L1 Loss --> IoU Loss(2016)–> GIoU Loss(2019)–> DIoU Loss(2020)–> CIoU Loss(2020)–> EIoU Loss (2022...
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...
Loss 总结:IoU loss总结 object detection 损失:更加接近人眼的损失 what is IoU 如果两个框没有相交,根据定义,IoU=0,不能反映两者的距离大小(重合度)。同时因为loss=0,没有梯度回传,无法进行学习训练。 IoU无法精确的反映两者的重合度大小。如下图所示,三种情况IoU都相等,但看得出来他们的重合度是不一样的,...
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 Function的演进过程,其演进路线是Smooth L1 Loss IoU Loss GIoU Loss DIoU Loss CIoU Loss,本文按照此路线进行讲解。
IoU损失函数 代码实现 GIoU 代码实现 DIoU(Distance-IoU) 代码实现 CIoU 代码实现 在我的一篇博客简单介绍了一些损失函数:深度学习 损失函数综述。其中里面也有涉及到一些IoU的损失函数,在本篇博客中,主要介绍IoU损失函数以及优化的IoU损失函数,同时配上代码。
实际目标检测框回归任务中的损失loss为 其中v表示GT 的框坐标,t表示预测的框坐标,即分别求4个点的loss,然后相加作为Bounding Box Regression Loss。 上述方法4个点是相互独立的,而实际是有一定相关性的,多个检测框可能有相同大小的Smooth L1 Loss,但IOU可能差异很大,为了解决这个问题就引入了IOU LOSS 2 IOU Loss...
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...
iouloss损失函数 IOU Loss损失函数是一种常用的目标检测算法中的损失函数,它是Intersection over Union的缩写,即交并比。在目标检测中,我们需要预测出物体的位置和大小,而IOU Loss损失函数就是用来衡量预测框和真实框之间的相似度的。 在目标检测中,我们通常使用两个框来表示物体的位置和大小,一个是预测框,一个是...