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...
在WISE-IOU公式中,观测风险通过概率分布函数表达。 实时投资回报是指可持续能源投资项目的预期收益。这包括项目的财务回报、环境效益、社会效益等多个方面。WISE-IOU公式通过建立收益方程,将这些方面综合为一个评估指标。 结构风险是指投资者在可持续能源领域中面临的制度和政策风险。这类风险包括政府政策的稳定性、法律...
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....
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。
最后,Wise-IoU是一种考虑了目标长宽比的IoU计算方式。传统的IoU忽略了目标的长宽比信息,导致模型在检测不同长宽比的目标时性能不一致。Wise-IoU通过引入长宽比权重来解决这一问题,使得模型能够更好地适应各种不同形状的目标。通过将这五种改进方法融入到YOLOV8模型中,我们显著提高了模型的准确性和鲁棒性。实验结果...
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...
基于这个观点,我们提出了动态非单调的聚焦机制,设计了 Wise-IoU (WIoU)。动态非单调聚焦机制使用“离群度”替代 IoU 对锚框进行质量评估,并提供了明智的梯度增益分配策略。该策略在降低高质量锚框的竞争力的同时,也减小了低质量示例产生的有害梯度。这使得 WIoU 可以聚焦于普通质量的锚框,并提高检测器的整体性能...
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 ...
Wise-IoU是一种考虑了目标尺寸变化的IOU计算方法。在目标检测任务中,不同大小的目标具有不同的定位难度。传统的IOU计算方法可能无法充分考虑目标尺寸的变化。Wise-IoU通过对IOU进行加权处理,根据目标尺寸的变化来调整权重,从而更准确地评估预测框与真实框的重叠程度。这种方法有助于提高模型在小目标检测方面的性能。这些...