图a中A和B的偏差相同,但IoU值存在差异。 图a中C和D的偏差相同,但IoU值存在差异,且相比图a中的A和B,IoU值差异不显著。 图b中A和B的形状偏差相同,但IoU值存在差异。 图b中C和D的形状偏差相同,但IoU值存在差异,与图a中A和B相比,IoU值差异不显著。 图a中A和B的Io U值存在差异的原因是它们的GT盒形状...
2)对于相同尺度的边界盒回归样本,当回归样本的偏差和形状偏差相同且不均为0时,边界盒的形状会对回归样本的IoU值产生影响。沿边界盒短边方向偏移和形状偏移所对应的IoU值变化更为显著。 3)对于相同形状边界框的回归样本,当回归样本偏差与形状偏差相同且不均为0时,相对于较大尺度的回归样本,较小尺度边界框回归样本...
1.1 Shape-IoU介绍 其中scale为尺度因子,与数据集中目标的尺度有关,ww与hh分别为水平方向与竖直方向的权重系数,其取值与GT框的形状有关。其对应的边框回归损失如下: 1.2 Shape-IoU 在小目标的应用 Shape-Dot Distance:我们将ShapeIoU的思想融入到Dot Distance中,得到Shape-Dot Distance,定义如下: 1.3 Shape-NW...
边界框回归损失在目标检测中非常重要,典型Loss就是IoU、GIoU、CIoU、SIoU。改动方案基本上都是在IoU上添加新的几何约束(GT框和 Anchor 框的距离、形状和角度),但是都忽略了边界框自身的形状和尺寸的影响。今天笔者为大家推荐一篇最新的开源工作Shape-IoU,借助边界框本身的形状和尺度来计算损失,使边界框回归更加准确,...
看一下SIoU和Shape - IoU损失在Yolov7和Yolov8上的表现,测试数据集是PASCAL VOC。Shape - IoU可以助力YOLOv7和v8涨点。 4. 具体原理是什么? 如图所示,边界框回归样本A和B中GT框的尺度相同,而C和D中GT框的尺度相同。A和D中GT盒的形状相同,而B和C中GT盒的形状相同。C和D中包围盒的尺度大于A和B中包围...
Shape IOU(Intersection over Union)损失函数是一种用于评估目标检测模型性能的指标,它衡量了模型预测的目标与实际目标之间的重叠程度。在目标检测任务中,我们通常使用边界框(bounding box)来表示目标的位置,而Shape IOU损失函数则用于衡量两个边界框之间的相似度。 Shape IOU损失函数的计算公式为: IOU = Area of Over...
💡💡💡本文改进:一种新的Shape IoU方法,该方法可以通过关注边界框本身的形状和尺度来计算损失,解决边界盒的形状和规模等固有属性对边界盒回归的影响。 💡💡💡对小目标检测涨点明显,在VisDrone2019、PASCAL VOC均有涨点 1.Shape-IoU介绍
(1)在非正方形GT框中,即存在长边与短边的情况下,假设偏移量与形状偏移量均不为0,边框形状与尺度的差异会导致IoU值存在显著差异。 (2)在相同尺度的边框回归样本中,当偏移量与形状偏移量均不为0时,边框形状会显著影响IoU值,特别是沿边框短边方向的偏移。
IoU及其变种,以及目前最佳Shape-IoU 1)IoU: 优点:能够准确地描述了预测框和GT框之间的匹配程度 缺点:当两个框的交点为0时,无法准确描述预测框和GT框之间的位置关系 2)GIoU: 优点:引入最小检测框来解决,其中C表示GT框和 Anchor 框之间的最小检测框。
简介:YOLOv5改进 | 损失函数篇 | 最新ShapeIoU、InnerShapeIoU损失助力细节涨点 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是损失函数的改进机制标题虽然提到了ShapeIoU和InnnerShapeIoU但是本文的内容包括过去到现在的百分之九十以上的损失函数的实现,同时使用方法非常简单,在本文的末尾还会教大家在改进模型时何时添加损失函...