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损失函数的考量范畴。对于旋转目标框,Wise-IoU能更准确衡量重叠程度。相比传统方法,它在处理非水平目标框时...
WISE-IOU公式基于投入产出(I-O)分析和随机不确定性模型,将经济、资源和环境因素综合考虑。该公式主要包含三个关键要素:观测风险、实时投资回报和结构风险。 观测风险表示一种可持续能源投资项目的本质不确定性。对于不同类型的项目,观测风险可以包括市场需求波动、政策风险、技术风险等。在WISE-IOU公式中,观测风险通过...
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。
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。
一、 Wise-IoU 论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv8 代码实践改进 边界框回归 (BBR) 的损失函数对于对象检测至关重要。其良好的定义将为模型带来显着的性能提升。大多数现有工作都假设训练数据中的示例是高质量的,并且侧重于加强 BBR 损失的拟合能力。如果我们盲目地在低质量示例上加强 BBR,将会危及本地化性能。
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 \...
WiseIOU损失函数在IoU的基础上引入了权重,通过考虑不同区域之间的重叠程度,能够更准确地评估目标检测的结果。 函数定义 WiseIOU损失函数的定义如下: 其中,Q表示像素级别的预测结果,是一个二值矩阵,其元素值为1代表预测为目标,为0代表预测为背景。G是真实的目标分割掩码,也是一个二值矩阵,与预测结果的形状一致。w...
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...
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 ...
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,提高目标检测的鲁棒性。三、AlphaIoUAlphaIoU是一种考虑了分类信息的目标检测损失函数。传统的IOU损失只关注预测框与真实框的重叠程度,而忽略了类别信息。AlphaIoU通过将分类损失与IOU损失相结合,使得模型在优化时同时考虑分类和定位的准确性。这种...