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...
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、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...
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...
- wiseiou损失值 函数实现: ```python import tensorflow as tf def wiseiou_loss(y_true, y_pred, epsilon=1e-6): # 计算交集 intersection = tf.reduce_sum(y_true * y_pred, axis=[1, 2]) # 计算并集 union = tf.reduce_sum(y_true + y_pred - y_true * y_pred, axis=[1, 2]) #...