全新芒果YOLOv8改进专栏 | 专栏目录:目前已有150+篇内容,内含各种Head检测头、标签分配策略、损失函数Loss、Backbone、Neck、写作|指标、NMS等全方位创新点改 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...
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...
FocalEIoU是一种结合了EIoU和Focal Loss的目标检测损失函数。Focal Loss是一种针对分类问题设计的损失函数,它通过降低易分类样本的权重来提高模型对难分类样本的学习能力。FocalEIoU通过将Focal Loss与EIoU相结合,使得模型在训练过程中更加关注难分类样本和定位精度,从而提高目标检测的性能。五、Wise-IoUWise-IoU是一种考...
这种自适应的权重调整方式使得模型能够更好地适应各种不同的目标大小和形状。FocalEIoU则是结合了EIoU和Focal Loss的思想。传统的Focal Loss通过调整交叉熵损失的权重来减轻模型对容易样本的过度关注。我们将这一思想应用到EIoU中,使得模型在训练过程中更加关注难以检测的样本,从而提高模型的泛化能力。最后,Wise-IoU是一...
交叉熵损失在二值分类任务中被广泛地应用。然而,这个损失函数的一个显著特性是,即使是简单的样本也会产生很大的损失值,与困难的样本竞争。林等人提出了单调FM的focal loss,有效地降低了简单样本的竞争力。 在Focal-EIoU中,Zifan等人提出了非单调调频的 Focal-EIoU v1和单调调频的 Focal-EIoU v1。在实验中,单调调...
论文地址:Wise-IoU: Bounding Box Regression Loss with Dynamic Focusing Mechanism GitHub:https://github.com/Instinct323/wiou 摘要:目标检测作为计算机视觉的核心问题,其检测性能依赖于损失函数的设计。边界框损失函数作为目标检测损失函数的重要组成部分,其良好的定义将为目标检测模型带来显著的性能提升。近年来的研究...
原因是因为yolov7中的yaml配置文件有一个loss_ota的参数会选择采用哪一个Loss(ComputeLoss,ComputeLossOTA),为了避免有一个不记得修改,就两个都一起修改即可。 最后修改参数就在调用bbox_iou中进行修改即可,比如上面的代码就是使用了CIoU,如果你想使用Focal_EIoU那么你可以修改为下: ...
Modify the bounding box regression loss in the loss function. Note that the confidence of the bounding box usesIoUinstead of1−LWIoU. m.iouloss.train()iloss,liou=m.iouloss(xywh2xyxy(pred),xywh2xyxy(gt),ret_iou=True)# Accumulate the regression loss.lbox+=iloss.mean()# Adjust the obj...
Additionally, Wise-IoU loss function was introduced and it incorporated weighting and correction factors to refine the Intersection over Union measurement. The CRediT authorship contribution statement Xiong Chenqin: Writing – review & editing, Writing – original draft, Validation, Resources, Methodology,...
24 Jan 2023·Zanjia Tong,Yuhang Chen,Zewei Xu,Rong Yu· The loss function for bounding box regression (BBR) is essential to object detection. Its good definition will bring significant performance improvement to the model. Most existing works assume that the examples in the training data are hi...