Siou损失函数源自于大量实践研究,在机器学习领域是一种常见的损失函数,可用于分类和回归问题,用来指导模型的学习参数,最小化不同的损失函数常常提供了最佳的预测结果。 Siou损失函数是一种可以衡量模型预测值与实际观测值之间的差异的问题。一般来说,Siou损失函数是一种非平方损失函数,用来衡量模型输出值与实际观测值之间的偏差。它可以用来评
union=(wgt∗hgt)∗(ratio)2+(w∗h)∗(ratio)2−inter IoUinner=interunion Inner - IoU损失的计算公式为:LInner−IoU=1−IoUinner 将Inner - IoU应用于现有基于IoU的边界框回归损失函数,得到: LInner−GIoU=LGIoU+IoU−IoUinner LInner−DIoU=LDIoU+IoU−IoUinner LInner−CIoU=LCIoU+I...
IoU cost 2SIoU Loss SIoU损失函数由4个Cost函数组成: Angle cost Distance cost Shape cost IoU cost 2.1 Angle cost 添加这种角度感知 LF 组件背后的想法是最大限度地减少与距离相关的“奇妙”中的变量数量。基本上,模型将尝试首先将预测带到 X 或 Y 轴(以最接近者为准),然后沿着相关轴继续接近。 2.2 ...
具体来说,提出了两种重新评分函数: 线性衰减函数:si={si,iou(M,bi)<Ntsi(1−iou(M,bi)),iou(M,bi)≥Nt,该函数将重叠阈值(N_t)以上的检测得分进行线性衰减。 高斯衰减函数:si=sie−ka(M,bi)2σ,∀bi∉D,对与M有重叠的检测框的得分进行高斯衰减。 计算复杂度:Soft-NMS中每一步的计算复杂度...
Siou Giou 损失函数可以解决 sigmoid 函数在极端情况下预测概率偏差大的问题,例如当真实标签为 0 时,sigmoid 函数预测概率极接近 0,但当真实标签为 1 时,sigmoid 函数预测概率可能只能达到 0.5 左右。Siou Giou 损失函数的公式如下: L(y, f(x)) = log(1 + e^(-yf(x))) + (1 - y) * max(0, ...
IOU-loss 算法作用:Iou的就是交并比,预测框和真实框相交区域面积和合并区域面积的比值,计算公式如下,Iou作为损失函数的时候只要将其对数值输出就好了。 算法代码: defIou_loss(preds, bbox, eps=1e-6, reduction='mean'):''' preds:[[x1,y1,x2,y2], [x1,y1,x2,y2],,,] ...
alpha = v / (v - iou + (1 + eps)) return iou - (rho2 / c2 + v * alpha) # CIoU EIOU 【参考博文】IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、Focal EIOU、alpha IOU损失函数 前两部分延续CIOU中的方法,但是宽高损失直接使目标盒与锚盒的宽度和高度之差最小,使得收敛速度更快。
YOLOv5将损失函数改进为SIOU的要点如下：目的：为了解决预测框与真实框匹配方向未被充分考虑的问题，从而提升收敛速度和模型效率。改进内容：从CIOU到SIOU：传统CIOU损失函数虽然考虑了重叠区域、纵横比等因素，但忽视了方向因素。SIOU损失函数则引入了角度感知，并重新定义了距离、形状和IoU成本，以减少预测...
SIoU损失函数由4个Cost函数组成: Angle cost Distance cost Shape cost IoU cost 2.1 Angle cost 添加这种角度感知 LF 组件背后的想法是最大限度地减少与距离相关的“奇妙”中的变量数量。基本上,模型将尝试首先将预测带到 X 或 Y 轴(以最接近者为准),然后沿着相关轴继续接近。
YOLOv5作为先进的目标检测算法，虽然已经包含众多优化技巧，但仍存在提升空间。本文系列将深入探讨YOLOv5的改进策略，特别是针对特定场景的挑战。此篇着重于介绍从CIOU损失函数转换到SIOU的优化方法，以解决预测框与真实框匹配方向未被充分考虑的问题，从而提升收敛速度和模型效率。传统CIOU损失函数由边界框回...