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。
原理 WiseIOU损失函数的目标是最小化预测掩码和真实掩码之间的距离,使模型能够更准确地学习像素级别的语义分割。与其他损失函数相比,WiseIOU具有以下优点: 1. 与二元交叉熵损失函数相比,WiseIOU可以处理类别不平衡问题。二元交叉熵损失函数不能有效地处理类别不平衡问题,而WiseIOU可以根据每个类别的像素数量计算权重。 2...
原理 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...
SIoU则通过引入形状权重来降低背景噪声的干扰。我们根据预测框与真实框的形状差异计算权重,形状差异较小的框将获得更高的权重。这样,背景噪声对IoU的干扰将被有效抑制,从而提高模型的鲁棒性。AlphaIoU是一种自适应的IoU计算方式,它根据预测框与真实框的重心距离动态调整交集与并集的权重。当预测框与真实框的重心距离较...
在前面的步骤中,输入点特征被总结为一个d维向量y,然后将其输入到两个FFN中,分别预测相对于输入3D建议的置信度和框残差。 为了输出置信度,我们将培训目标设置为3D建议与其对应的ground-truth boxes之间的3D IoU。 给定3D建议的IoU及其对应的ground-truth box,我们按照分配置信度预测目标,其结果如下: ...
分别是前景和背景IoU阈值。此外,回归目标(上标t)由建议和它们对应的基本真值框(上标g)编码,由下式给出: 3.5、训练损失 我们采用端到端策略来培训CT3D。因此,总体训练损失是RPN损失、置信度预测损失和box回归损失的总和,如下所示: 这里,二进制交叉熵损失被用于预测置信度c,以计算IoU引导的置信度损失: ...
(IOU)方法得到融合检测结果.实验结果表明:文中提出的多传感器融合检测算法,在KITTI 3D目标检测数据集表现良好,并可以在实车嵌入式平台进行部署,实时获得目标的多维... 魏晓旭,陈俊,王永圣,... - 《武汉理工大学学报》 被引量: 0发表: 2023年 基于信息熵的多维属性自适应关联算法 目前战场智能化,信息化水平不断...
摘要: 研究了一类二阶微分方程在半无穷区间上具有积分边界条件的Sturm-L iouville边值问题,讨论了多个正解的存在性,利用锥上不动点定理,得到了边值问题至少有三个正解存在的充分条件.关键词: 半无穷区间;积分边界;不动...
在前面的步骤中,输入点特征被总结为一个d维向量y,然后将其输入到两个FFN中,分别预测相对于输入3D建议的置信度和框残差。 为了输出置信度,我们将培训目标设置为3D建议与其对应的ground-truth boxes之间的3D IoU。 给定3D建议的IoU及其对应的ground-truth box,我们按照分配置信度预测目标,其结果如下: ...
Wise-IoU通过计算锚框的离群度来动态调整梯度增益。具体来说,离群度小的锚框(即高质量锚框)被分配较小的梯度增益,而离群度大的锚框(即低质量锚框)则获得较大的梯度增益。这种策略使得模型在训练过程中能够更专注于普通质量的锚框,从而提高整体检测性能。此外,Wise-IoU还引入了动态更新归一化因子的机制,以解决...