然后提出了Shape - IoU方法,可以关注包围盒本身的形状和尺度来计算损失,从而提高精度。最后使用SOTA单阶段检测器在不同规模的数据集上进行了一系列的对比实验,证明Shape - IoU优于现有的方法。 对更多实验结果和文章细节感兴趣的读者,可以阅读一下论文原文~ 关注知乎@3D视觉工坊,第一时间获取3D视觉(工业3D视觉、...
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...
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...
(3)在形状相同的边框回归样本中,相较于大尺度样本,小尺度样本的IoU值更易受GT框形状影响。 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 :...
本文记录的是改进YOLOv11的损失函数,将其替换成Shape-NWD。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。
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...
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...
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。
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...
基于Shape-IoU损失函数的轻量化目标检测系统是由山西大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR1136506,属于分类,想要查询更多关于基于Shape-IoU损失函数的轻量化目标检测系统著作的著作权信息就到天眼查官网!