文章提出的MPDIoU是在这些现有度量方法的基础上发展起来的,旨在通过直接最小化预测框和真实框之间的关键点距离,提供一种易于实现的解决方案,用于计算两个轴对齐矩形之间的MPDIoU MPDIoU的提出:为了克服这一挑战,文章提出了一种新的边界框相似度度量方法——MPDIoU(Minimum Point Distance Intersection over Union...
文章提出的MPDIoU是在这些现有度量方法的基础上发展起来的,旨在通过直接最小化预测框和真实框之间的关键点距离,提供一种易于实现的解决方案,用于计算两个轴对齐矩形之间的MPDIoU MPDIoU的提出:为了克服这一挑战,文章提出了一种新的边界框相似度度量方法——MPDIoU(Minimum Point Distance Intersection over Union...
在此基础上,我们提出了一种基于 MPDIoU 的边界框回归损失函数,称为 LMPDIoU 。 实验结果表明,MPDIoU 损失函数适用于在 PASCAL VOC、MS COCO 和 IIIT5k 上训练的最先进的实例分割(例如 YOLACT)和对象检测(例如 YOLOv7)模型优于现有的损失函数。 具有不同边界框回归结果的两种情况。绿色框表示真实边界框,红...
文章提出的MPDIoU是在这些现有度量方法的基础上发展起来的,旨在通过直接最小化预测框和真实框之间的关键点距离,提供一种易于实现的解决方案,用于计算两个轴对齐矩形之间的MPDIoU MPDIoU的提出:为了克服这一挑战,文章提出了一种新的边界框相似度度量方法——MPDIoU(Minimum Point Distance Intersection over Union)。
在此基础上,我们提出了一种基于 MPDIoU 的边界框回归损失函数,称为 LMPDIoU 。 实验结果表明,MPDIoU 损失函数适用于在 PASCAL VOC、MS COCO 和 IIIT5k 上训练的最先进的实例分割(例如 YOLACT)和对象检测(例如 YOLOv7)模型优于现有的损失函数。 具有不同边界框回归结果的两种情况。绿色框表示真实边界框,...
简介:YOLOv11改进策略【损失函数篇】| 利用MPDIoU,加强边界框回归的准确性 一、背景 目标检测和实例分割中的关键问题: 现有的大多数边界框回归损失函数在不同的预测结果下可能具有相同的值,这降低了边界框回归的收敛速度和准确性。 现有损失函数的不足: ...
其参数量增加了0.48M,单张检测时间增加了0.3ms,计算量增加了1.5G,mAP@0.5增长了2%;M5将边界框损失函数替换为MPDIoU,参数量和计算量没有变化,单张检测时间缩短了0.2ms,mAP@0.5增长了0.4%;M6同时融合了四个改进方法,与原模型相比,其参数量增加...
对没有object的box的confidence loss,赋予小的loss weight。 有object的box的confidence loss和类别的loss的loss weight正常取1。 对不同大小的box预测中,相比于大box预测偏一点,小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。
Yolov8损失函数改进:MPDIoU新型边界框相似度度量,效果秒杀GIoU 、 DIoU 、CIoU 、 EIoU等 | ELSEVIER 2023_AI小怪兽的博客-CSDN博客 12.CVPR2023 InceptionNeXt,助力小目标检测: 涨点神器:CVPR2023 InceptionNeXt当Inception遇见ConvNeXt,在Yolov8即插即用,小目标检测涨点明显_AI小怪兽的博客-CSDN博客 ...
MPDIoUDeformable attention transformerDue to the ability of drone technology to cover wide areas and reach difficult-to-access places, the detection of small targets by Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) is crucial in various applications such as urban management planning and emergency response. This ...