特别是在标注质量较差的数据集上,Wise-IoU相对其他边界框损失函数的表现更为出色。 计算效率高 尽管Wise-IoU引入了额外的计算成本(主要集中在聚焦系数的计算和IoU损失的均值统计上),但在实验条件相同时,由于没有对纵横比进行计算,Wise-IoU的计算速度反而比某些其他边界框损失函数更快。 实际应用与优化策略 替换损失函...
WiseIOU损失函数主要用于目标检测任务中的模型训练。通过最小化WiseIOU损失,可以使得模型更准确地预测目标的位置和边界,从而提高检测算法的性能。 WiseIOU损失函数具有以下优点和应用场景: 1.考虑周围区域的信息:相比于传统的IoU,WiseIOU能够更全面地考虑目标区域与周围区域之间的关系,从而提供更准确的目标检测评估。 2....
二、 代码实践| YOLOv8 改进 Wise-IoU 结构 改进核心代码 在ultralytics文件夹下面,新增一个 Wise-IoU.py文件,增加以下代码 defbbox_iou(box1,box2,xywh=True,GIoU=False,DIoU=False,CIoU=False,WIoU=False,eps=1e-7):核心代码及剩下改进修改的代码部分 详细代码见以下链接: https://yoloair.blog.csdn....
WiseIOU损失函数是一种基于像素级别的损失函数,可以用于语义分割任务中。它能够处理类别不平衡、不完整的分割结果,并具有更好的收敛性和鲁棒性。在训练过程中,可以使用随机梯度下降和反向传播算法来优化WiseIOU损失函数。WiseIOU损失函数在语义分割任务中的应用已经证明了它的效果和实用性。 除了以上提到的优点,WiseIOU损...
3、替换为Wise_IoU损失函数 本项目中已将YOLOv8内置的CIoU替换为Wise-IoU 实验数据集 yolo格式的人体头部数据集(主要由教室等场所的摄像头拍摄获得) train:3475 val:868 历次有效提升的实验结果 注意!!! 1、项目中保留有其他修改实验的配置文件,如添加其他注意力机制的YAML文件,单独添加小目标检测头的YAML文件,可...
首先引入通道-空间并行注意力机制,提升模型在复杂战场环境下对小目标特征的提取能力;其次加入Bi FPN加权特征融合网络,提升模型推理速度;最后采用Alpha_IOU损失函数,... 刘康 - 西安工业大学 被引量: 0发表: 2023年 基于边缘智能的路面病害检测算法研究 路面病害检测是公路路面养护和管理工作...
函数名称:wiseiou_loss 函数输入: - y_true: 真实标签,形状为(batch_size, height, width, num_classes),其中num_classes为分类数 - y_pred: 预测结果,形状同y_true - epsilon: 一个小的常数,用于防止分母为0 函数输出: - wiseiou损失值 函数实现: ```python import tensorflow as tf def wiseiou_loss...
Wise-IoU的核心在于其动态非单调聚焦机制。传统边界框损失函数大多假设训练数据中的示例质量较高,而实际上训练集中往往包含大量低质量示例。如果盲目加强对这些低质量示例的回归,可能会损害模型的检测性能。为了解决这一问题,Wise-IoU引入了一种新的评估方式——“离群度”,用以替代传统的IoU(Intersection over Union)...