摘要 本文尝试使用最新的Shape-IoU改进YoloV8,在我自己的数据集上实现了涨点。 论文:《Shape-IoU:考虑边框形状与尺度的度量》 https://arxiv.org/pdf/2312.17663.pdf 作为检测器定位分支的重要组成部分,边界框…
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,...
2.在已有的边界盒回归损失函数的基础上,考虑到边界盒回归样本本身的形状和尺度对边界盒回归的影响,提出了shape- iou损失函数,针对微小目标检测任务提出了 the shape-dotdistance and shape-nwd loss 3.我们使用最先进的单级探测器对不同的检测任务进行了一系列的对比实验,实验结果证明本文方法的检测效果优于现有的方...
对于相同尺度的边界框回归样本,当回归样本的偏差和形状偏差相同且不全为0时,边界框的形状会对回归样本的IoU值产生影响。沿着边界框短边方向的偏差和形状偏差对应的IoU值变化更为显著。 对于具有相同形状边界框的回归样本,当回归样本偏差和形状偏差相同且不全为0时,与较大尺度的回归样本相比,较小尺度边界框回归样本的...
💡💡💡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 推荐指数:5颗星 新颖指数:5颗星 ...
💡💡💡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
Shape-NWD是一种用于目标检测中边界框回归的方法,它是在Shape-IoU和NWD(Normalized Wasserstein Distance)的基础上进行改进的,主要为了更好地处理边界框回归中形状和尺度因素对回归结果的影响,特别是在小目标检测任务中。 以下是关于Shape-NWD的详细介绍:
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...
YOLOV5改进-(CVPR2023)具有级联分组注意力的EfficientViT 1897 -- 3:40 App RTDETR改进最新更新-DySample与ASSF的二次创新组合、支持Focaler-IoU全系列变种! 6112 -- 7:05 App YOLOV5改进-重参数化Transformer-RepViT 6.4万 15 6:30 App YOLOV5改进-Optimal Transport Assignment 3.1万 30 11:12 App YO...
金币说明:5元5|10元10|30元100|100元1000|更多 在线冲值:点击在线冲值 源码标签: 查看或解压密码: 网盘提取密码: 源码介绍 7508-基于YOLOv8的学生课堂行为检测,引入BRA注意力和Shape IoU改进提升检测能力 本源码地址:http://www.codehy.com/vip/qitayuanma/20241124/25799.html ...