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
Shape IoU损失函数的设计原理在于通过关注边界框的形状和尺度来计算损失。在目标检测中,不同目标的边界框可能具有不同的形状和尺度。传统的IoU损失函数在计算损失时,往往只考虑边界框之间的重叠程度,而没有考虑到边界框的形状和尺度差异。Shape IoU损失函数则通过引入形状和尺度的概念,使得在计算损失时能够更全面地考虑...
Shape-IoU:考虑边界框形状和尺度的更精确度量 以下是关于Shape-IoU的详细介绍: 2.1 原理 分析边界框回归特性:通过对边界框回归样本的分析,得出以下结论: 当回归样本的偏差和形状偏差相同且不全为0时,假设GT框不是正方形且有长短边,边界框形状和尺度的差异会导致其IoU值的差异。 对于相同尺度的边界框回归样本,当回...
基于对现有边界框回归损失函数的考量,特别是考虑到回归样本自身形状与尺度对边界框回归的影响,提出了Shape-IoU损失函数。对于小目标检测任务,进一步提出了Shape-Dot-Distance和Shape-NWD损失函数。 采用当前最先进的单阶段检测器,在不同的检测任务上进行了一系列比较实验。实验结果证实,该方法在检测效果上优于现有方法,...
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!
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...
IoU是一个常用的度量,用来评估预测边界框与真实边界框之间的重叠程度。 论文中给了一堆公式,大家有兴趣的可以看看。 具体改进方法可访问如下地址: YOLOv5改进 | 损失函数篇 | 最新ShapeIoU、InnerShapeIoU损失助力细节涨点,点击此处即可跳转 (大家如有任何问题,随时通过链接到CSDN我的个人主页私信我咨询,看到...
一、本文介绍本文记录的是改进RT-DETR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…
简介:YOLOv8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...
IoU是一个常用的度量,用来评估预测边界框与真实边界框之间的重叠程度。 论文中给了一堆公式,大家有兴趣的可以看看。 具体改进方法可访问如下地址: YOLOv5改进 | 损失函数篇 | 最新ShapeIoU、InnerShapeIoU损失助力细节涨点,点击此处即可跳转 发布于 2024-01-22 01:18・辽宁...