(4)CIOU loss yolov5使用CIOU loss来衡量矩形框的损失。 DIOU把两个矩形框A、B的重叠面积、中心点距离都考虑了进去,但并未考虑A、B的宽高比。为了进一步提升训练的稳定性和收敛速度,在DIOU的基础上CIOU又被提了出来,它将重叠面积、中心点距离、宽高比同时加入了计算。 CIOU可按下式计算: 上式中,ρ为框A和...
CIoU Loss是一种计算目标框回归损失的方法,它在YOLO系列模型中被广泛应用。 CIoU Loss可以帮助模型更准确地预测目标框的位置和大小。它通过考虑目标框之间的重叠程度来计算损失值,以此来指导模型学习更好的目标框回归。 与其他损失函数相比,CIoU Loss在计算目标框之间的距离时,考虑了目标框的宽度和高度之间的差异,...
由于MMYOLO中已经实现了GIoU Loss的计算,所以我们想使用GIoU损失函数替换CIoU损失函数只需要修改配置文件即可: # 修改此处实现IoU损失函数的替换 loss_bbox=dict( type='IoULoss', iou_mode='giou', bbox_format='xywh', eps=1e-7, reduction='mean', loss_weight=loss_bbox_weight * (3 / num_det_lay...
yolov3中提供了IoU、GIoU、DIoU和CIoU等计算方式,以GIoU为例: 代码语言:javascript 复制 if GIoU: # Generalized IoU https://arxiv.org/pdf/1902.09630.pdf c_area = cw * ch + 1e-16# convex area return iou - (c_area - union) / c_area # GIoU 可以看到代码和GIoU公式是一致的,再来看一下...
同时考虑了重叠面积、中心点之间的距离和长宽比。CIoU可以在BBox回归问题上获得更好的收敛速度和精度。CIou Loss改进了DIOU Loss,把重叠面积,中心点距离,长宽比都考虑进来了。 CIoU Loss function定义为: 其中: 参考链接: https://blog.csdn.net/weixin_38688399/article/details/106692156 ...
④CIoU loss :同时考虑了重叠区域、中心点之间的距离和纵横比。对于BBox回归问题,CIoU具有更好的收敛速度和精度。 2.3 Bag of specials 翻译 对于那些只增加少量推理成本但又能显著提高目标检测精度的插件模块和后处理方法,我们称它们为“bag of specials"。一般来说,这些插件模块是用于增强模型中的某些属性,如扩大...
CIoU: 为True时计算CIoU LOSS (yolov5自带,默认使用) SIoU: 为True时计算SIoU LOSS (新增) EIoU: 为True时计算EIoU LOSS (新增) WIoU: 为True时计算WIoU LOSS (新增) Focal: 为True时,可结合其他的XIoU生成对应的IoU变体,如CIoU=True,Focal=True时为Focal-CIoU ...
YOLOv10全网最新创新点改进系列:YOLOv10融合V-Focal Loss全面提升密集目标检测,针对目前样本不平衡问题的独特创新点,有效涨点! 05:01 YOLOv10全网最新创新点改进系列 : 一键操作!CioU DioU GioU 损失函数改进!傻瓜式操作、保姆级教程!!! 05:50 YOLOv10全网最新创新点改进系列:融合BiFPN加权双向特征金字塔网络...
DIOUloss=1−DIOU DloU损失能够直接最小化两个boxes之间的距离,因此收敛速度更快 一个优秀的回归定位损失应该考虑到3种几何参数:重叠面积、中心点距离、长宽比,DIOU已经考虑了前两者,所以CIOU多考虑长宽比,如下: CIOU Loss(Complete-IoU): CIOU=IOU−(d2c2+αυ) ...
CIOU:在DIOU的基础上加入长宽比惩罚项。 难怪作者将其起名为Complete-IOU Loss。完整的IOU损失。 CIOU在yoloV4中的代码实现与分析: yolov4源码中的CIOU实现如下: b1_xy = b1[1:3] b1_wh = b1[3:5] b1_wh_half = b1_wh / 2. b1_mins = b1_xy - b1_wh_half ...