IoU Loss的定义是先求出预测框和真实框之间的交集和并集之比,再求负对数,但是在实际使用中我们常常将IoU Loss写成1-IoU。如果两个框重合则交并比等于1,Loss为0说明重合度非常高。因此,IoU的取值范围为[0,1]。 什么是IoU? IOU的全称为交并比(Intersection over Union),是目标检测中使用的一个概念,IoU计算的是...
IOU 损失函数的公式是:IOU Loss=1-IOU,其中 IOU 表示预测的检 测框和标注的真实框的重叠面积与其并集面积之比。IOU 损失函数 的计算步骤是:计算预测框和真实框的重叠面积,再除以其并集面 积,最后求 1-IOU,就是 IOU 损失函数的值。 IOU 损失函数的优点是简单、直接,它可以把检测准确度和召回率 结合起来,从...
对于高IoU样本,使用较小的辅助边框计算损失能够加速收敛,而较大辅助边框适用于低IoU样本。接着,我们提出了Inner-IoU Loss,其通过辅助边框计算IoU损失。针对不同的数据集与检测器,我们引入尺度因子ratio控制辅助边框的尺度大小用于计算损失。最后,将Inner-IoU集成至现有的基于IoU损失函数中进行仿真实验与对比实验。实验结...
IoU Loss的定义是先求出预测框和真实框之间的交集和并集之比,再求负对数,但是在实际使用中我们常常将IoU Loss写成1-IoU。如果两个框重合则交并比等于1,Loss为0说明重合度非常高。因此,IoU的取值范围为[0,1]。 什么是IoU? IOU的全称为交并比(Intersection over Union),是目标检测中使用的一个概念,IoU计算的是...
IOU的全称为交并比(Intersection over Union),是目标检测中使用的一个概念,IoU计算的是“预测的边框”和“真实的边框”的交叠率,即它们的交集和并集的比值。最理想情况是完全重叠,即比值为1。 IoU发展历程 虽然IoU Loss虽然解决了Smooth L1系列变量相互独立和不具有尺度不变性的两大问题,但是它也存在两个问题: ...