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: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...
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SIoU 论文题目:SIoU Loss: More Powerful Learning for Bounding Box Regression 论文地址:http://SIoULoss: More Powerful Learning for Bounding Box Regression 简要介绍: 本文提出了一种新的损失函数SIoU,其中考虑到所需回归之间的向量角度,重新定义了惩罚指标。应用于传...
2.5 SIoU Loss 最后,回归损失函数为: 总损失函数为: 其中 是Focal Loss, 、 分别是框和分类损失权重。为了计算 、、, 使用了遗传算法。 3 实验结果 图10 总结了不同模型与 mAP@0.5:0.95 的推理时间。显然,Scylla-Net 的 mAP 值较高,而模型推理时间远低于比较模型的推理时间。 图10 COCO-val 上 ...
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...
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...
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 ...
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...
为True时计算GIoU LOSS (yolov5自带) DIoU: 为True时计算DIoU LOSS (yolov5自带) CIoU: 为True时计算CIoU LOSS (yolov5自带,默认使用) SIoU: 为True时计算SIoU LOSS (新增) EIoU: 为True时计算EIoU LOSS (新增) WIoU: 为True时计算WIoU LOSS (新增) Focal: 为True时,可结合其他的XIoU生成对应的IoU变...