将MPDIoU应用于最先进的实例分割(例如YOLACT)和目标检测(例如YOLOv7)模型,并在PASCAL VOC、MS COCO和IIIT5k数据集上进行训练,实验结果表明,MPDIoU损失函数优于现有的损失函数。 接下来我会尝试在YoloV8和YoloV5中加入MPDIoU,并观察其对模型性能的影响。 Yolov8官方结果 YOLOv8l summary (fused): 268 layers,...
在此基础上,我们提出了一种基于 MPDIoU 的边界框回归损失函数,称为 LMPDIoU 。 实验结果表明,MPDIoU 损失函数适用于在 PASCAL VOC、MS COCO 和 IIIT5k 上训练的最先进的实例分割(例如 YOLACT)和对象检测(例如 YOLOv7)模型优于现有的损失函数。 具有不同边界框回归结果的两种情况。绿色框表示真实边界框,红...
一、本文介绍 本文为读者详细介绍了YOLOv8模型的最新改进,带来的改进机制是最新的损失函数MPDIoU和融合了最新的Inner思想的InnerMPDIoU(效果打爆之前的所有的损失函数)提升检测精度和处理细节方面的作用。通过深入探讨MPDIoU和InnerMPDIoU(全网首发)的工作原理和实际代码实现,本文旨在指导读者如何将这些先进的损失函数技...
绿色框表示真实边界框,红色框表示预测边界框。 这两种情况之间的 LGIoU 、 LDIoU 、LCIoU 、 LEIoU 的值完全相同,但LMPDIoU不同 3. Inner-MPDIoU加入YOLOv8 3.1 Inner-MPDIoU加入ultralytics/utils/metrics.py 核心代码: 代码语言:javascript 复制 defbbox_inner_mpdiou(box1,box2,xywh=True,mpdiou=1...
YOLOv8改进 | 2023 | MPDIoU、InnerMPDIoU助力细节涨点 一、本文介绍 本文为读者详细介绍了YOLOv8模型的最新改进,带来的改进机制是最新的损失函数MPDIoU和融合了最新的Inner思想的InnerMPDIoU(效果打爆之前的所有的损失函数)提升检测精度和处理细节方面的作用。通过深入探讨MPDIoU和InnerMPDIoU(全网首发)的工作...
yolov8 引入MPDIoU classWIoU_Scale:''' WIoU_Scale 类:用于计算加权 IoU(WIoU)。不同的 monotonous 值决定了不同的计算版本。 -当 monotonous = None 时,使用 v1 版本 -当 monotonous = True 时,使用 v2 版本 -当 monotonous = False 时,使用 v3 版本 ...
YOLOv4是一种目标检测算法,由主干特征提取网络CSPDarknet53、颈部特征融合网络Neck以及检测头Head这三部分组成,其中颈部网络Neck又由路径聚合网络(path aggregation network,PANet)和空间金字塔池化(spatial pyramid pooling,SPP)模块组成。2024-11-02 本文主要介绍了Vim编辑器的基本概念和相关操作,包括命令模式、插入模式、...
yolov8 引入MPDIoU class WIoU_Scale: ''' WIoU_Scale 类:用于计算加权 IoU(WIoU)。不同的 monotonous 值决定了不同的计算版本。 -当 monotonous = None 时,使用 v1 版本 -当 monotonous = True 时,使用 v2 版本 -当 monotonous = False 时,使用 v3 版本 ...
在此基础上,我们提出了一种基于 MPDIoU 的边界框回归损失函数,称为 LMPDIoU 。 实验结果表明,MPDIoU 损失函数适用于在 PASCAL VOC、MS COCO 和 IIIT5k 上训练的最先进的实例分割(例如 YOLACT)和对象检测(例如 YOLOv7)模型优于现有的损失函数。
作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8,已经集合了大量的trick,但是还是有提高和改进的空间,针对具体应用场景下的检测难点,可以不同的改进方法。此后的系列文章,将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍,目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于...