RTDetr损失函数包含分类损失部分,助力区分不同目标类别。回归损失是其重要构成,负责定位目标的准确位置。分类损失常采用交叉熵损失函数,计算预测分类概率与真实标签差异。交叉熵损失公式为:L = - Σ(yi log(pi)) ,yi是真实标签,pi是预测概率。回归损失旨在让预测的边界框位置尽量接近真实边界框。IoU损失是常用的...
MPDIoU(Intersection over Union with Minimum Points Distance)是一种用于高效且准确的边界框回归的损失函数。 2.1 IoU计算原理 IoU(Intersection over Union)即交并比,用于衡量预测边界框和真实边界框的重合程度。 1. 交集计算: - 首先确定预测边界框和真实边界框的交集区域。 - 对于两个以左上角和右下角坐标表示...
通过分析边界框回归模型,inner_iou论文中发现区分不同的回归样本,并使用不同尺度的辅助边界框来计算损失,可以有效加速边界框回归过程。对于高IoU样本,使用较小的辅助边界框计算损失可加速收敛,而较大的辅助边界框适用于低IoU样本。 本文将RT-DETR默认的CIoU损失函数修改成inner_IoU、inner_GIoU、inner_DIoU、inner_CI...
rtdetr原始损失函数 RTDetr原始损失函数用于目标检测模型训练,衡量预测与真实间差距。 它对提升目标检测模型精度、优化性能起到关键作用。该损失函数综合考虑了分类和定位两方面的误差情况。分类损失部分聚焦于预测类别与真实类别的匹配程度。定位损失旨在让预测的目标位置尽可能接近真实位置。其采用了高效的计算方式来快速...
本文记录的是改进RT-DETR的损失函数,将其替换成Shape-IoU。现有边界框回归方法通常考虑真实GT(Ground Truth)框与预测框之间的几何关系,通过边界框的相对位置和形状计算损失,但忽略了边界框本身的形状和尺度等固有属性对边界框回归的影响。为了弥补现有研究的不足,Shape-IoU提出了一种关注边界框本身形状和尺度的边界框...
本文记录的是改进RT-DETR的损失函数,将其替换成Slide Loss,并详细说明了优化原因,注意事项等。Slide Loss函数可以有效地解决样本不平衡问题,为困难样本赋予更高的权重,使模型在训练过程中更加关注困难样本。若是在自己的数据集中发现容易样本的数量非常大,而困难样本相对稀疏,可尝试使用Slide Loss来提高模型在处理复杂...
Slide Loss函数可以有效地解决样本不平衡问题,为困难样本赋予更高的权重,使模型在训练过程中更加关注困难样本。若是在自己的数据集中发现容易样本的数量非常大,而困难样本相对稀疏,可尝试使用Slide Loss来提高模型在处理复杂样本时的性能。 专栏目录:RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、...
首发于RT-DETR改进策略 切换模式写文章 登录/注册 RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进 Limiiiing 计算机视觉方向,SCI发表1 人赞同了该文章 必读内容 1️⃣ 什么!不知道如何改进模型⁉️ 本专栏已更新150多种不同的改进方法,所使用...
本文记录的是基于NWD的RT-DETR的损失函数改进方法研究。目前的IoU-Loss在一些情况下不能提供梯度来优化网络,例如当预测边界框P和真实边界框G没有重叠(即 |P∩G|=0),或者P完全包含G或反之(即 |P∩G|=P 或G),而这两种情况在微小物体检测中非常常见。CIoU和DIoU虽然能处理上述两种情况,但它们基于IoU,对微小...
本文记录的是利用带有注意力机制的激活函数ARelu改进RT-DETR的方法研究。RT-DETR默认的激活函数是Silu,通过引入了非线性因素,使网络能够学习和拟合更复杂的函数关系,但在处理梯度消失问题上能力相对较弱,且稳定性会受到输入值和网络参数的较大影响。而ARelu激活函数,通过注意力模块学习元素级别的残差,对于激活的输入能够...