AI达人特训营项目:有关SIOU损失的论文复现。以Paddledetection中的路标数据集为比较目标,YOLOE为网络,比较GIOU,CIOU和SIOU之间的区别 - 飞桨AI Studio
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 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。它可以用来评价回归 (regression)和分类(classification)问题,使用数学公式来定 义模型的拟合能力。通常,回归问题通常会使用 Siou 损失函数来计 算预...
一、 Focaler-IoU 论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv8 代码实践改进 在这里插入图片描述 论文理论 边界框回归在物体检测领域,以及物体的定位精度检测很大程度上取决于边界框的损失函数回归。 现有研究提高了回归性能 利用边界框之间的几何关系,同时忽略难易样本分布的影响关于边界框回归。 在这篇文章中,我们分析了 ...
基于IoU的NMS实际上是一种贪心算法,这种方法得到的结果往往不是最优的,Confluence给出了另一种选择。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2012.00257 摘要:文章提出另一种NMS的替代的方法,这种方法不是只依赖单个框的得分,也不依赖IoU去除冗余的框,它...