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) υ=4π2(arctanwgthgt−arctanwh)2 ...
(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...
解决问题:YOLOv5采用CIOU损失函数,优点:CIOU就是在DIOU的基础上增加了检测框尺度的loss,增加了长和宽的loss,这样预测框就会更加的符合真实框。但是缺点是:1. 纵横比描述的是相对值,存在一定的模糊 2. 未考虑难易样本的平衡问题。针对以上问题,采用EIOU的方法。 原理: CIOU Loss虽然考虑了边界框回归的重叠面积、...
GIoU在IoU损失中引入惩罚项以缓解梯度消失问题,而DIoU和CIoU在惩罚项中考虑了预测框与Ground truth 之间的中心点距离和宽高比。 在本文中,作者通过在现有的IoU Loss中引入power 变换,提出了一个新的IoU损失函数。 首先将Box-Cox变换应用于IoU损失LIoU=1−IoU ,并将其推广为power IoU loss:Lα−IoU=(1−...
shape = [1659] iou = bbox_iou(pbox, tbox[i], CIoU=True).squeeze() # iou(prediction, target) # lbox.shape = [1] lbox = lbox + (1.0 - iou).mean() # iou loss # Objectness # iou.detach() 不会更新iou梯度 iou并不是反向传播的参数 所以不需要反向传播梯度信息 # iou.shape = [...
4.头部网络(Head)--用来预测:输出层的锚框机制和Yolov3相同,主要改进的是训练时的损失函数CIOU_Loss,以及预测框筛选的nms变为DIOU_nms 基础数据增强 数据增强包括: 光照变换 几何变换 翻转图片 随机擦除 cutout hide and seek gird mask mixup 马赛克数据增强 ...
Loss=a*lossobj+ b*lossrect+ c*lossclc 也即总体损失为三个损失的加权和,通常置信度损失取最大权重,矩形框损失和分类损失的权重次之,比如: a = 0.4 b = 0.3 c = 0.3 yolov5使用CIOU loss计算矩形框损失,置信度损失与分类损失都用BCE loss计算,下面我们会详细介绍各种损失函数的计算原理。
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,...
(5). Loss:v8的分类loss还是使用的BCE,虽然也写了VFL(varifocal_loss)但是注释了没用上,回归loss是DFL Loss+CIoU Loss,loss_weight的设置也和v6 ppyoloe略有区别; 总的来看,最大的改动就是Anchor Base换成Anchor Free了,主要就是TOOD的思想,也参考了一些v6 ppyoloe的代码。
IOU损失函数目前主要应用于目标检测的领域,其演变的过程如下:IOU --> GIOU --> DIOU -->CIOU损失函数,每一种损失函数都较上一种损失函数有所提升。下面来具体介绍这几种损失函数。 IOU(Intersection over Union) IoU就是我们所说的交并比,是目标检测中最常用的指标,在anchor-based的方法中,他的作用不仅用来确...