在CIOU中,α是一个参数,用于平衡框长宽比例的一致性和框位置之间的距离。v是一个辅助项,用于惩罚预测框和真实框之间的长宽比例差异。 CIOU损失是通过最小化CIOU来优化目标检测模型。它可以作为定位损失函数的一部分,用于衡量预测框的定位准确性。通过CIOU损失的引入,YOLOv4可以更好地优化边界框的位置、形状和长宽比例...
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...
CIOU_LOSS算法用于目标检测损失函数的计算。在详细介绍CIOU代码之前,有必要介绍一下CIOU的进化序列。 本节介绍交叉熵,Focal loss,L1/L2损失函数、IOU Loss、GIOU、DIOU的相关理论以及CIOU的理论与代码实线。 理论部分参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/104236411 交叉熵: 作为图像分类问题最为常用的损失函数,通常接...
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−...
6. DIoU Loss 考虑了中心点的偏移,即两个框中心的距离与两个框最远距离的比值 7. CIoU Loss 考虑了长和宽的比值 在yoloV4中,采用了CIou Loss AI检测代码解析 def box_ciou(b1, b2): b1_xy = b1[..., :2] b1_wh = b1[..., 2:4] ...
训练时的损失函数CIOU_Loss,以及预测框筛选的nms变为DIOU_nms 平滑标签 4|1网络结构 【YOLO系列】--YOLOv4超详细解读/总结(网络结构)-CSDN博客 YOLOv4模型由以下部分组成: **CSPDarknet53 **作为骨干网络BackBone; **SPP作为Neck的附加模块,PANet **作为Neck的特征融合模块; ...
YOLOv5使用CIOU Loss作为bounding box回归的损失。边界框回归是许多2D/3D计算机视觉任务中最基本的组件之一,一个改进机会是根据IOU计算的度量损失取代回归损失(例如l1l1和l2−normsl2−norms),但是IOU直接用作性能度量和损失函数有两个问题:1)如果两个物体不重叠,则IOU值将为零,并且不会反应两个形状彼此之间的距...
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 ...
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,...
CIoU方案如上图所示。CIoU Loss综合考虑了覆盖面积、纵横比和中心距离,可以很好地测量其相对位置,解决了优化预测框的水平和垂直方向的问题,但这种方法没有考虑目标框和预测框之间的方向匹配,导致收敛速度慢。因此,我们采用了SIoU损失。如下图所示,SIoU引入了目标框和预测框之间的矢量角进行优化。