yolov5_obb旋转框检测的优化版本,算法直接预测旋转框的角度,并替换box loss为kld或probloss。训练后的模型可直接进行稀疏训练、剪枝和微调,剪枝后的通道为8的倍数,以供工程加速。github地址: github.com/yzqxy/yolov5 如果对你有帮助记得点个星星,鼓励一下博主! 一、旋转框标注和数据格式转换 1、标注软件:ro...
這意味着aspect ratio越大,模型會更加注重對旋轉角度的優化。 4,KLD具有尺度不變性;即不會隨着量綱的增大,也導致損失函數也增大 對應code import torch import torch.nn as nn class KLDloss(nn.Module): def __init__(self, taf=1.0, fun="sqrt"): super(KLDloss, self).__init__() self.fun = fun...
num_anchors * (5 + 1 + num_classes), kernel_size=1), nn.Sigmoid() # 对输出进行sigmoid激活 ) def forward(self, x): # 假设x是输入图像 features = self.backbone(x) features = self.neck(features) predictions = self.head(features) return predictions # 定义损失函数,这里以KLD损失为例 clas...
To solve the problem of low ship identification accuracy in high-resolution remote sensing images, an improved YOLOv7-OBB ship identification method is proposed. The introduction of directional detection frame OBB (Oriented Bounding Box) and KLD loss can effectively solve the problem of missing ...
这是因为 KLD 具有尺度不变性且适用于 Anchor-free 的方法。将 ProbIoU 损失函数替换成 KLD 损失函数,模型的精度明显降低,从78.14 mAP 降至76.03 mAP。这表明 ProbIoU 更加适用于我们的设计。 部署由于PP-YOLOE-R 避免了特殊算子的使用,我们可以借助 Paddle Inference 将其轻易地部署在各种各样的硬件上。同时在...
CSL和DCL以分类方式预测角度,为了避免边界不连续问题,GWD、ProbIoU、KLD和KFIoU将旋转边界框转换为2D高斯分布,并构建两个高斯分布的距离度量,以测量两个旋转边界框的相似性。GWD利用Gaussian Wasserstein距离来近似SkewIoU,而ProbIoU利用Bhattacharyya系数来测量两个旋转边界框的相似性。KLD计算两个高斯分布之间的Kullback-...
使用DFL(Distribution Focal Loss) 进行角度预测 ProbIoU等损失函数将旋转矩形框建模成高斯矩形框,然后利用两个高斯矩形框之间的距离等度量作为回归损失。然而,对于接近方形的旋转框,将其转变成高斯矩形框后,角度信息将丢失,导致对于接近方形的旋转框的角度预测不准。
在YOLOv7-tiny的基础上使用KLD损失修改为旋转目标检测yolov7-tiny-obb. Contribute to Egrt/yolov7-tiny-obb development by creating an account on GitHub.
使用DFL(Distribution Focal Loss) 进行角度预测 ProbIoU等损失函数将旋转矩形框建模成高斯矩形框,然后利用两个高斯矩形框之间的距离等度量作为回归损失。然而,对于接近方形的旋转框,将其转变成高斯矩形框后,角度信息将丢失,导致对于接近方形的旋转框的角度预测不准。
相比之下,卷积神经网络(CNN)中的卷积操作在空间或时间维度上的复杂度是线性的,即O(kLd),其中k是卷积核大小,通常远小于L。因此,自注意力在计算上变得难以承受,特别是对于高分辨率图像或长序列等大规模输入。 此外,另一个重要因素是,大多数基于注意力的视觉Transformer由于其复杂的设计(例如,Swin Transformer中的...