分子和分母中的 TP 样本都加了两次。 IoU 的计算公式和这个很像,区别就是 TP 只计算一次: 和Dice soft loss 一样,通过 IoU 计算损失也是使用预测的概率值: 其中C 表示总的类别数。 总结: 交叉熵损失把每个像素都当作一个独立样本进行预测,而 dice loss 和 iou loss 则以一种更“整体”的方式来看待最终的...
SOFTIOU Loss 的计算公式如下: SOFTIOU Loss = -log(Softmax(IOU)) 其中,Softmax 函数是一个常用的激活函数,用于将一组数值映射到 0 到 1 之间的一个概率分布。在这里,Softmax 函数将 IOU 值映射到 0 到 1 之间,并且保证所有映射后的值之和为 1。然后,取这个概率分布的负对数作为 SOFTIOU Loss。
分子和分母中的 TP 样本都加了两次。 IoU 的计算公式和这个很像,区别就是 TP 只计算一次: 和Dice soft loss 一样,通过 IoU 计算损失也是使用预测的概率值: 其中C 表示总的类别数。 总结: 交叉熵损失把每个像素都当作一个独立样本进行预测,而 dice loss 和 iou loss 则以一种更“整体”的方式来看待最终的...
NMS该nms在DIou loss一文中提出,在nms过程中采用DIoU的计算方式替换了IoU,由于DIoU的计算考虑到了两框中心点位置的信息,故使用DIoU进行评判的nms效果更符合实际,效果更优。...非极大值抑制NmsSoftNmsDIouNms一、SoftNms思路:不要粗鲁地删除所有IOU大于阈值的框,而是降低其置信度。 Method 先直接上伪代码,如下图...
IoU Loss:S^ 和 S 分別表示為重建輪廓和真實輪廓的二進制掩碼,並將⊗ 和⊕ 定義為分別執行元素乘積和求和的運算符。 因此, IoU 損失可以表示為: Laplacian Loss: 一個簡單的 IoU 損失只關注推動網格投影與真實輪廓一致,但由於優先考慮局部一致性,可能導致網格強烈變形。爲了防止這種情況出現,增加了一個Laplacian...
目标检测算法之CVPR2019 GIoU Loss 首先说一下GIOU的计算方式: 然后计算C \ (A ∪ B) 的面积与C的面积的比值,注:C \ (A ∪ B) 的面积为C的面积减去A∪B的面积。再用A、B的IoU值减去这个比值得到GIoU。 前面介绍了很多Anchor-Based的目标检测算法,它们的Loss普遍使用bbox和ground truth bbox的L1... ...
Jaccard索引(IOU score)通常被当做语义分割的评价指标: 所以作者想把Jaccard索引当做损失函数来用 本文贡献: (1)将带有Jaccard损失的Lovász hinge 应用于二值图像分割问题 (2)为多类设置提出一个替代方案,即Lovász Softmax loss( (3)设计一个基于批处理的IoU代理,作为数据集IoU度量的有效代理 (4)分析和比较不同...
Jaccard索引（也称IOU分数），因其感知质量和比例不变性，常用于评估图像分割的精度。作者在此背景下提出了一种新的神经网络损失函数——Lovász Softmax loss，它直接优化了联合损失平均交集，相比于传统的交叉熵损失，其在Jaccard指数评估上表现更优。该研究关注点在于优化单张图像的Jaccard指数与优化整个数据...
由于Softmax是对两个类别（正反两类，通常定义为0/1的label）建模，所以对于NLP模型而言（比如泛BERT模型），Bert输出层需要通过一个nn.Linear()全连接层压缩至2维，然后接Softmax（Pytorch的做法，就是直接接上torch.nn.CrossEntropyLoss）；而Sigmoid只对一个类别建模（通常就是正确的那个类别），所以Bert输出层...
Soft-NMS算法在执行过程中，不直接删除IoU大于阈值的框，而是通过函数运算降低得分。其流程与NMS相同，但对原置信度得分进行调整，目标是减小置信度得分，从而提升检测效果。Soft-NMS算法优势明显：易于集成到object detection算法中，不增加计算量，简化模型复杂度。支持直接在推断代码中实现，兼容现有NMS算法...