3.1 Shape-IoU加入 ultralytics/utils/metrics.py 现有IoU问题点:现有的边界盒回归方法通常考虑GT盒与预测盒之间的几何关系,利用边界盒的相对位置和形状来计算损失,而忽略了边界盒的形状和规模等固有属性对边界盒回归的影响。 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,...
return nwd # 返回融合了形状和距离的 IoU 5、shape iou加入yolo5复现 5.1在metrics.py中插入上述shape iou代码 def shape_iou(box1, box2, scale1=0.5, eps=1e-7): (x1, y1, w1, h1), (x2, y2, w2, h2) = box1.chunk(4, -1), box2.chunk(4, -1) w1_, h1_, w2_, h2_ = w1 ...
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...
1.2 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-NWD Shape-NWD:同样,我们将ShapeIoU的思想融入到NWD中,得到Shape-NWD,其定义如下: 2.如何添加在YOLOv8 2.1 Shape-IoU加入 ultralytics/utils/metrics.py 代码语言:python ...
2.Shape-IoU 其中,scale为尺度因子,与数据集中目标的尺度相关;ww与hh分别为水平方向与竖直方向的权重系数,与GT框的形状相关。对应的边框回归损失函数如下: 文章链接 论文地址:论文地址 代码地址:代码地址 原文作者CSDN :https://blog.csdn.net/qq_45911380/article/details/135330376 ...
简介:YOLOv11改进策略【损失函数篇】| Shape-IoU:考虑边界框形状和尺度的更精确度量 一、本文介绍 本文记录的是改进YOLOv11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...
在公众号「计算机视觉工坊」后台,回复「原论文」可获取论文pdf、代码链接 添加微信:dddvisiona,备注:自动驾驶,拉你入群。文末附行业细分群 1. 写在前面 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...
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。
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5、shape iou加入yolo5复现 5.1在metrics.py中插入上述shape iou代码 defshape_iou(box1,box2,scale1=0.5,eps=1e-7):(x1,y1,w1,h1),(x2,y2,w2,h2)=box1.chunk(4,-1),box2.chunk(4,-1)w1_,h1_,w2_,h2_=w1/2,h1/2,w2/2,h2/2b1_x1,b1_x2,b1_y1,b1_y2=x1-...