plaintextCopy codeWIoU=(1-IOU+θ*class_weights)*IOU 其中,IOU为两个目标框的传统IOU计算结果,θ为控制权重的超参数,class_weights为不同类别目标框的权重。 2. α-IoU(Alpha IOU) α-IoU是另一种改进的IOU方法,它采用了非线性α函数来调整传统IOU的计算。α-IoU通过引入一...
进行准确得IoU计算YOLO中的相对坐标需要转换成绝对坐标。假设某个边界框的中心点坐标为((x_ center,y_ center)),其宽度为(w),高度为(h),而该框对应的网格位置为((i,j))。该框的具体位置可以通过以下步骤进行转换: 1.计算实际图像上的中心点位置: YOLO输出地(x_ center)以及(y_ center)是相对于网格单元...
3.5 统一IoU(Unified-IoU) 我们通过将上述方法与YOLO现有的框回归损失函数相结合,设计了一种新的损失函数——统一IoU(Unified-IoU,简称UIoU)。该损失函数不仅考虑了预测框与真实框(GT box)之间的几何关系,还兼顾了IoU权重和置信度信息,充分利用了已知信息,因此我们称之为统一IoU(UIoU)。特别地,我们保留了YOLO中...
Unified-Unified-IoU(UIoU)是一种新的边界框回归损失函数,旨在改进目标检测任务中的预测框质量,特别是在高IoU阈值和IoU(UIoU)是一种新的边界框回归损失函数,旨在改进目标检测任务中的预测框质量,特别是在高IoU阈值和密集型数据集上表现出色。密集型数据集上表现出色。以下是Unified-IoU的特点、优点及其如何改进目标...
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定正样本和负样本,还可以用来评价输出框(predict box)和ground-truth的距离。 IOU计算公式 优点 其有以下两个优点: 1.它可以反映预测检测框与真实检测框的检测效果。
2.Powerful-IoU加入到YOLOv9 2.1Powerful-IoU实现路径为utils/metrics.py 本部分后续开源 2.2 utils/loss_tal_dual.py 训练方法为 train_dual,因此本博客以此展开 1)首先进行注册 from utils.metrics import piou 1)修改class BboxLoss(nn.Module):
【摘要】 摘要Unified-Unified-IoU(UIoU)是一种新的边界框回归损失函数,旨在改进目标检测任务中的预测框质量,特别是在高IoU阈值和IoU(UIoU)是一种新的边界框回归损失函数,旨在改进目标检测任务中的预测框质量,特别是在高IoU阈值和密集型数据集上表现出色。密集型数据集上表现出色。以下是Unified-IoU的特点、优点及...
IOU loss:loss=−ln(IOU)、loss=1−IOU GIOU(Generalized Intersection over Union): GIOU=IOU−Ac−UAc,−1<=GIOU<=1 GIOUloss=1−GIOU 上面公式的意思是:先计算两个框的最小闭包区域面积 (通俗理解:同时包含了预测框和真实框的最小框的面积,如下图中最外围的框),再计算出IoU,再计算闭包区域中...
在使用YOLOv8进行目标检测时,我们可以通过设置不同的IOU(Intersection over Union)和Confidence(置信度)阈值来控制检测结果的精确度和召回率。 IOU阈值是用于判断检测框与真实物体框重叠程度的指标。IOU的计算方法是通过计算检测框和真实物体框的交集面积除以它们的并集面积。当IOU大于等于IOU阈值时,我们认为该检测框与...
在YOLOv5中,IoU(Intersection over Union,交并比)阈值是一个关键参数,用于衡量预测框(bounding box)与真实框(ground truth box)之间的重叠程度。以下是关于YOLOv5中IoU阈值的详细解释: 1. IoU的概念 IoU是目标检测中常用的一种评估指标,用于衡量两个框之间的重叠程度。具体计算方式为: markdown IoU = (预测框与...