输出端则采用CIOU_Loss、DIOU_nms操作。 因此Yolov4对Yolov3的各个部分都进行了很多的整合创新,关于Yolov4详细的讲解还是可以参照大白之前写的《深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4核心基础知识完整讲解》,写的比较详细。2.2 Yolov5核心基础内容 Yolov5的结构和Yolov4很相似,但也有一些不同,大白还是按照从整体到细节...
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,...
当然,上文我们讲CIOU的取值范围是-1.5~1,而置信度标签的取值范围是0~1,所以需要对CIOU做一个截断处理:当CIOU小于0时直接取0值作为标签。 BCE loss损失函数 假设置信度标签为矩阵L,预测置信度为矩阵P,那么矩阵中每个数值的BCE loss的计算公式如下: 注意BCE loss要求输入数据的取值范围必须在0~1之间。 从得到80...
DIoU Loss,相对于GIoU Loss收敛速度更快,该Loss考虑了重叠面积和中心点距离,但没有考虑到长宽比。 DIoU Loss function定义为: (上图中绿色框为目标框,黑色框为预测框,灰色框为两者的最小外界矩形框,d表示目标框和真实框的中心点距离,c表示最小外界矩形框的距离。) 5)CIoU_loss paper:https://arxiv.org/p...
因为IOU_Loss的缺陷,所以YOLOv5采用的是CIOU_Loss。(其实还有几种与IOU有关的损失函数:GIOU_Loss,DIOU_Loss) 🌳C:预测框和真实框的最小外接矩阵 🌳Distance_2:预测框的中心点和真实框的中心点的欧氏距离 🌳Distance_C:C的对角线距离 🌳v(其中w为宽,h为高,gt为真实框,p为预测框)长宽比影响因子 ...
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 ...
Head:CIOU_Loss 基本组件: Focus:基本上就是YOLOv2的passthrough。 CBL:由Conv+Bn+Leaky ReLU三者3组成。 CSP1_X:借鉴CSPNet网络结构,由三个卷积层和X个Res unit模块Concat组成。 CSP2_X:不再用Res unit模块,而是改为CBL。 SPP:采用1x1,5x5,9x9,13x13的最大池化方式,进行多尺度融合。
CIOU_Loss和DIOU_Loss前面的公式都是一样的,不过在此基础上还增加了一个影响因子,将预测框和目标框的长宽比都考虑了进去。 其中v是衡量长宽比一致性的参数,我们也可以定义为: 这样CIOU_Loss就将目标框回归函数应该考虑三个重要几何因素:重叠面积、中心点距离,长宽比全都考虑进去了。
CIoU_Loss:在DIoU的基础上,考虑边界框宽高比的尺度信息。 系统环境搭建 (1)打开Anaconda Prompt(如果电脑没有anaconda软件,需下载安装) (2)创建yolo7的conda环境(conda create -n yolo7 python=3.8),并激活yolo7环境(conda activate yolo7) (3)进入到项目目录(本文演示目录为:E:\Pyside6_yolov7\yolov7) ...
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...