- Complete IoU:在RDIoU的基础上,Zhaohui Zheng 等人。 添加了纵横比的考虑,提出了RCIoU[16]: 请添加图片描述 - Zhora Gevorgyan [18] 证明了中心-对齐的anchor box会有更快的收敛速度,并根据角度成本、距离成本和形状成本构造了SIoU。 请添加图片描述 请添加图片描述 论文方法 请添加图片描述 请添加图片描述...
在将Wise-IoU应用于实际模型时,首先需要在模型代码中找到原来的边界框损失函数计算部分,并将其替换为Wise-IoU的计算部分。此外,根据实际需要调整Wise-IoU的超参数,如单调性参数等。 调整数据集 由于Wise-IoU对低质量示例具有较好的鲁棒性,因此在处理标注质量较差的数据集时,可以优先考虑使用Wise-IoU作为边界框损失函数。
Wise-IoU损失函数公式是用于目标检测等领域的重要工具。它致力于提升模型对目标定位的精准程度。IoU（Intersection over Union）是其基础概念，即交并比 。传统IoU损失函数在某些场景下存在局限性。Wise-IoU在此基础上进行改进，以应对更多复杂情况。其公式设计考虑了目标框的几何形状因素。角度信息被纳入Wise-IoU损失函数...
Distance IoU:Zheng等人定义RDIoU[17]为两个边界框中心点之间的归一化距离:\mathcal{R}_{D I o U}=\frac{\left(x-x_{g t}\right)^{2}+\left(y-y_{g t}\right)^{2}}{W_{g}^{2}+H_{g}^{2}} \tag{5} 该项不仅解决了$\mathcal{L}{IoU}$的梯度消失问题,而且作为一个几何因子。$...
SIoU(Scale-Invariant IOU)是一种改进的IOU计算方法,它考虑了不同尺度和长宽比的目标。在目标检测任务中,不同尺度和长宽比的目标具有不同的难度。传统的IOU计算方法可能会忽略这些差异,导致模型在处理不同大小和形状的目标时表现不佳。通过引入尺度不变性,SIoU能够更好地评估预测框与真实框之间的重叠程度,提高目标...
在WISE-IOU公式中,观测风险通过概率分布函数表达。 实时投资回报是指可持续能源投资项目的预期收益。这包括项目的财务回报、环境效益、社会效益等多个方面。WISE-IOU公式通过建立收益方程,将这些方面综合为一个评估指标。 结构风险是指投资者在可持续能源领域中面临的制度和政策风险。这类风险包括政府政策的稳定性、法律...
3、SIoU Zhora证明了中心对准anchor box具有更快的收敛速度,并根据角度成本、距离成本和形状成本构造了SIoU。 角度成本描述了中心点连接(图1)与x-y轴之间的最小角度: 当中心点在x轴或y轴上对齐时,Λ = 0。当中心点连接到x轴45°时,Λ = 1。这一惩罚可以引导anchor box移动到目标框的最近的轴上,减少了...
WiseIOU损失函数是计算两个二值图像之间的相似度的一种损失函数。它被定义为预测分割掩码和真实分割掩码之间的相交比例(IOU)的加权平均。它的数学形式如下所示: 其中$P_i$和$G_i$分别是预测掩码和真实掩码中的像素值。$w_i$是像素级别的权重,通常是由图像重叠面积(overlapping area)计算得出的。$\sum_{i \...
最后,Wise-IoU是一种考虑了目标长宽比的IoU计算方式。传统的IoU忽略了目标的长宽比信息,导致模型在检测不同长宽比的目标时性能不一致。Wise-IoU通过引入长宽比权重来解决这一问题,使得模型能够更好地适应各种不同形状的目标。通过将这五种改进方法融入到YOLOV8模型中,我们显著提高了模型的准确性和鲁棒性。实验结果...
YOLOV5改进-Wise IoU 魔傀面具 1.4万 3 08:13 YOLOV8改进-使用DCNV3优化DyHead,参考YOLOV7-AUX设计YOLOV8辅助训练头 魔傀面具 8329 0 03:58 YOLOV8改进-添加Deformable Conv V2 魔傀面具 1.5万 2 01:25 YOLOV8教程-问题修复-1 魔傀面具 5512 0 ...