损失函数:YOLOv8使用VFL Loss作为分类损失,使用DFL Loss+CIOU Loss作为分类损失; 样本匹配:YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式,而是使用了Task-Aligned Assigner匹配方式 2.Wasserstein Distance Loss介绍 论文名称:《A Normalized Gaussian Wasserstein Distance for Tiny Object Detection》 作者:Jinwang Wa...
2.Wasserstein Distance Loss介绍 论文名称:《A Normalized Gaussian Wasserstein Distance for Tiny Object Detection》 作者:Jinwang Wang、Chang Xu、Chang Xu、Lei Yu 论文地址:https://arxiv.org/abs/2110.13389 小目标检测是一个非常具有挑战性的问题,因为小目标只包含几个像素大小。作者证明,由于缺乏外观信息,最...
2.微小目标提升:加入yolov8 2.1 ultralytics/yolo/utils/loss.py加入 Wasserstein 源码详见:Yolov8损失函数改进:Wasserstein Distance Loss,助力小目标涨点 编辑于 2023-08-24 10:29・IP 属地浙江 内容所属专栏 YOLO系列魔术师 复现魔改网络提升YOLOv5、7、8、9、10性能 订阅专栏...
零基础大一小朋友自学 2 个月后的第一次论文阅读分享。GWD 是目前遥感目标检测、旋转目标检测等领域最为重要的单阶段 Baseline 之一。看完这个视频,你会了解到:旋转框的经典表示方法目前旋转目标检测中存在的挑战旋转目标的二维高斯表示Gaussian Wasserstein Distance (GW
GAN的Loss的比较研究(4)——Wasserstein Loss理解(2) 技术标签:GAN 关于Wasserstein Distance的计算,似乎还有一个简单一点的推导方法,在《BEGAN: Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks》中给出了一个推导的过程: Wasserstein Distance的定义式如下: W(ℙr,ℙg)=infγ∈Π(ℙr,ℙg)E(x,y)...
引入 Wasserstein 距离损失函数，通过将边界框建模为二维高斯分布并引入 Normalized Wasserstein Distance (NWD) 度量，该方法能够更准确地衡量小目标之间的相似性，从而在标签分配、非最大抑制和损失函数中取代传统 IoU 度量，有效提升小目标检测性能。实验结果表明，NWD 在 AI-TOD 数据集上的性能提升显著，...
论文: Rethinking Rotated Object Detection with Gaussian Wasserstein Distance Loss 论文地址:https://arxiv.org/abs/2101.11952 论文代码:https://github.com/yangxue0827/RotationDetection Introduction 任意朝向的目标在检测数据集中无处不在,相对于水平的目标检测,旋转目标检测仍处于起步阶段。目前,大多数SOTA...
使用Gaussian Wasserstein Distance(GWD)描述旋转bbox间的距离,再用GWD计算代替IoU损失的loss,且是可微的。 GWD-based损失能够解决旋转角度范围不连续问题和方形问题,且对bbox的定义方式没有要求。 在多个公开数据集上进行测试,论文的方法均有不错的表现。
为了解决这个问题,提出了GIoU,然后又提出了DIoU和CIoU。在NMS的时候,可以提升效果,但是,在标签分配中的使用却很少提到。GWD(Gaussian Wasserstein Distance)loss,用在旋转物体检测中,用来度量旋转框之间的位置关系。我们的方法主要是为了缓解小目标对于IoU太过敏感的问题,可以替换anchor based物体检测器中的IoU。
如果你想在PyTorch中直接使用Wasserstein距离作为损失函数,可以使用scipy库中的wasserstein_distance函数,或者自己实现一个简单的版本。以下是一个例子: 使用scipy库 from scipy.stats import wasserstein_distance import torch def wasserstein_loss(y_pred, y_true): ...