print(inner_siou.item()) # 打印Inner SIoU值 替换Inner SIoU损失函数(基于MMYOLO) 由于MMYOLO中没有实现Inner SIoU损失函数,所以需要在mmyolo/models/iou_loss.py中添加Inner SIoU的计算和对应的iou_mode,修改完以后在终端运行 python setup.py install 再在配置文件中进
原文:SIoU Loss: More Powerful Learning for Bounding Box Regression 链接: SIoU损失函数由4个Cost函数组成: Angle cost Distance cost Shape cost 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...
针对这一问题,有学者在CIOU的基础上将纵横比拆开,提出了EIOU Loss,并且加入Focal聚焦优质的锚框,该方法出自于2021年的一篇文章《Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression》 算法公式及其解释: 该损失函数包含三个部分:重叠损失,中心距离损失,宽高损失,前两部分延续CIOU中的方法,但是宽高损...
目标检测是计算机视觉任务的核心问题之一,其有效性在很大程度上取决于损失函数的定义。传统的目标检测损失函数依赖于边界框回归指标的聚合,例如预测框和真实框(即 GIoU、CIoU、ICIoU 等)的距离、重叠区域和纵横比。 然而,迄今为止提出和使用的方法都没有考虑到所...
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，以减少预测框在训练过程中的漂移现象。代码实现：在YOLOv5的metrics.py中添加SIOU支持，并在loss.py中替换原有的边界位置回归损失为SIOU...
CIOU_Loss和DIOU_Loss前面的公式都是一样的,不过在此基础上还增加了一个影响因子,将预测框和目标框的长宽比都考虑了进去。 其中v是衡量长宽比一致性的参数,我们也可以定义为: 这样CIOU_Loss就将目标框回归函数应该考虑三个重要几何因素:重叠面积、中心点距离,长宽比全都考虑进去了。
正如标题所说,SIoU是一种对于目标框回归有更强大学习能力的损失函数,但其表现的强大在哪呢,要先回顾一下传统的GIOU和CIOU。 Regression Loss 介绍 传统的回归框损失主要从三个方面进行考虑,即两框的重叠区域,两框之间的距离和两框的长宽比例。(上面说的两框均值真实框与预测框) 重叠区域的表示:大部分算法都以IO...
在实现过程中，首先需要在metrics.py中引入SIOU计算逻辑，接着在loss.py中将边界框位置回归损失函数更新为SIOU形式。这一改进使得YOLOv5在保持较高准确率的同时，显著提升了模型的推理速度。实验结果展示，通过SIOU损失函数的优化，模型的平均精度(mAP)得到提升，特别是在mAP@0.5:0.95指标下，Scylla-...
论文地址:EIoU:Loss for Accurate Bounding Box Regression 适用场景:可用于需要进一步优化边界框对齐和形状相似性的高级场景。 概念:EIoU损失函数的核心思想在于提高边界框回归的准确性和效率。它通过以下几个方面来优化目标检测: 1. 增加中心点距离损失:通过最小化预测框和真实框中心点之间的距离,提高边界框的定位准...
传统CIOU损失函数由边界框回归指标的多个部分组成，如重叠区域、纵横比等，但忽视了方向因素。SIOU引入了角度感知和重新定义的距离、形状和IoU成本，以减少模型在训练过程中预测框的漂移，使其更聚焦于匹配。具体实施包括在metrics.py中添加SIOU支持，并在loss.py中替换边界位置回归损失为Siou。实验结果显示...