5.Distillation:6. alpha: 1.07. loss: soft_label8.9.QuantAware:10. onnx_format: true11. activation_quantize_type: 'moving_average_abs_max'12. quantize_op_types:13. - conv2d14. - matmul_v215.16.TrainConfig:17. train_iter: 100018. eval_iter: 10019. learning_rate: ...
最后,再说一下RT-DETR的assignment和loss两大部分。尽管RT-DETR的前大半部分保留了太多的CNN框架的痕迹,但对于最终的检测头,或者说解码器,RT-DETR还是选择了基于cross attention的Transformer decoder,并连接若干MLP作为检测头,因此,RT-DETR无疑是DETR架构。具体来说,RT-DETR选择DINO的decoder,使用了具体线性复杂度的...
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...
二、原理 Inner-IoU: More Effective Intersection over Union Loss with Auxiliary Bounding Box 2.1 Inner - IoU计算原理 定义相关参数: 真实(GT)框和锚点分别表示为Bgt和B。 GT框和内GT框的中心点表示为$(x{c}^{gt}, y{c}^{gt}),锚点和内锚点的中心点表示为(x{c}, y{c})$。 GT框的宽度和高度...
学习Focal Loss的思想,为$\mathcal{L}{WIoU v1}构造单调聚焦系数\mathcal{L}{IoU}^{\gamma*},得到:LWIoUv2=Lγ∗IoULWIoUv1$γ>0 由于聚焦系数的加入,梯度也发生变化:∂LWIoUv2∂LIoU=Lγ∗IoU∂LWIoUv1∂LIoU 为解决训练后期收敛速度慢的问题,引入$L{IoU}的均值作为归一化因子,即:LWIoU...
常用的损失函数如 IoU 损失(Intersection over Union Loss): L_IoU = 1 text{IoU}(B_pred, B_gt) 其中B_pred是预测的边界框,B_gt是真实的边界框,text{IoU}计算两个边界框的交集与并集之比。 定义:IoU 损失定义为 1 减去预测边界框和真实边界框的 IoU 值,用于衡量边界框预测的准确性。 原理:IoU 能够...
0.337316 loss_giou_aux: 4.784553 loss_class_dn: 0.399882 loss_bbox_dn: 0.044472 loss_giou_dn: 0.703513 loss_class_aux_dn: 2.051158 loss_bbox_aux_dn: 0.235991 loss_giou_aux_dn: 3.677683 loss: 16.574669 eta: 1:05:00 batch_cost: 1.0780 data_cost: 0.3789 ips: 3.7105 images/s [04/21 ...
loss_vfl_dn_3: 0.3489 (0.3489) loss_bbox_dn_3: 0.0929 (0.0929) loss_giou_dn_3: 1.1807 (1.1807) loss_vfl_dn_4: 0.3488 (0.3488) loss_bbox_dn_4: 0.0909 (0.0909) loss_giou_dn_4: 1.1773 (1.1773) loss_vfl_dn_5: 0.3503 (0.3503) loss_bbox_dn_5: 0.0898 (0.0898) loss_giou_dn_...
8225 0 04:28 App YOLOv8实验画图:绘制不同模型Loss曲线图、多项指标图 6690 4 16:50 App 【2025全站首发】YOLOv12环境配置:从零到一,手把手保姆级教程!| 小白也能轻松玩转目标检测! 2605 0 06:46 App YOLO11项目、YOLOv8项目改进:AutoDL一键运行项目,训练、改进、环境已配好 3512 4 20:47 App ...
对于高IoU样本,使用较小的辅助边框计算损失能够加速收敛,而较大辅助边框适用于低IoU样本。接着,我们提出了Inner-IoU Loss,其通过辅助边框计算IoU损失。针对不同的数据集与检测器,我们引入尺度因子ratio控制辅助边框的尺度大小用于计算损失。最后,将Inner-IoU集成至现有的基于IoU损失函数中进行仿真实验与对比实验。实验...