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
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...
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能提升。大多数现有工作都假设训练数据中的示例是高质量的,并且侧重于加强 BBR 损失的拟合能力。如果我们盲目地在低质量示例上加强 BBR,将会危及本地化性能。...
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...
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...
wiseiou损失函数 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 ...