IoU cost:IoU Loss=1-IoU 最终的回归损失: 实验结果表明,SIoU可以提高训练速度和推理精度,以Scylla-Net为基础,相较CIoU,COCO +2.4% AP和+3.6% AP50。 CenterNet++ 2022.4.18放出的论文,基于CornerNet的改进,整体来看没太大新意,实验效果也一般。 出发点:CornerNet基于左上角点和右下角点定位目标,在实际使用中...
SIoU Loss: More Powerful Learning for Bounding Box Regression Authors论文发表:Arxiv 2022作者单位:Russian–Armenian University代码:https://github.com/arojsubedi/SIoU(非官方复现)Motivation本文动…
SIoU Loss:Powerful Learning for Bounding Box Regression Regression Loss 介绍 SIoU设计思路 复现SIoU Paddledetction下载安装、数据集下载 训练 Loss修改 GIoU、CIoU、SIoU训练mAP可视化 总结 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 SIoU Loss:Powerful Learning...
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...
2 SIoU 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。
论文:Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression》 主要思想: 一是认为CIoU loss对于长宽比加入loss的设计不太合理,于是将CIoU loss中反应长宽比一致性的部分替换成了分别对于长和宽的一致性loss,形成了EIoU loss。 二是认为不太好的回归样本对回归loss产生了比较大的影响,回归质量相对较好...
IoU loss 提出IoU loss的论文: 不论是L2还是smooth L1 loss都没有考虑到四个点的关联性和尺度不变性,这个是比较致命的缺点,当两对预测框与GT框的IoU相同时,尺度更大那一对loss会更高,或者如下图,用左下角和右上角点计算损失,L2 loss相同,但IoU却不相同。
论文地址:WIoU: Bounding Box Regression Loss with Dynamic Focusing Mechanism 适用场景:适用于需要动态调整损失焦点的情况,如不均匀分布的目标或不同尺度的目标检测。 概念:引入动态聚焦机制的IoU变体,旨在改善边界框回归损失。 2.5 GIoU 论文地址:GIoU: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression ...
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。实验结果表明在使用本文所提出方法后检测效果得到进一步提升,验证了本文方法的有效性以及泛化能力...
因此,在ACM2016的论文中提出了IoU loss,它将四个坐标点看成一个整体进行计算,具有尺度不变性(也就是对尺度不敏感)。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...