最后得到IOU loss的计算公式如下,两个矩形框重合度越高IOU loss越接近0: (2)GIOU loss 当两个矩形框完全没有重叠区域时,无论它们距离多远,它们的IOU都为0。这种情况下梯度也为0,导致无法优化。为了解决这个问题,GIOU又被提了出来。 如上图所示,GIOU在IOU的基础上,把包围矩形框A和矩形框B的最小矩形框(图中...
目标检测算法之AAAI 2020 DIoU Loss 已开源(YOLOV3涨近3个点) https网络安全 前面介绍了CVPR 2019的GIoU Loss,同时GIoU Loss里面也引入了IoU Loss,这个首先需要明确一下。然后AAAI 2020来了一个新的Loss,即是本文要介绍的DIoU Loss。论文原文地址见附录。 BBuf 2019/12/24 6K0 Yolo发展史(v4/v5的创新点汇...
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...
图1 改进后的YOLOv5 在预测中,使用Generalized IoU (GIoU) Loss作为BBox的损失函数,使用加权的非最大抑制(NMS)方法NMS。损失函数如下: 其中是覆盖和的最小方框。为ground-truth box,为predicted box。 但是,当预测框在ground-truth 框内且预测框大小相同时,预测框与ground-truth框的相对位置无法区分。 本文用...
GIOU Yolov5采用GIOU_Loss做Bounding box的损失函数,使用 二进制交叉熵(BCE) 和 Logits 损失函数 计算类概率和目标得分的损失。 进化二:不相交时,IOU=0,两个框距离变换,IOU loss不变,改进为GIOU。 GIOU Loss,在IOU的基础上引入了预测框和真实框的最小外接矩形。
YOLOv5 Lite在YOLOv5的基础上进行一系列消融实验,使其更轻(Flops更小,内存占用更低,参数更少),更快(加入shuffle channel,yolov5 head进行通道裁剪,在320的input_size至少能在树莓派4B上的推理速度可以达到10+FPS),更易部署(摘除Focus层和4次slice操作,让模型量化精度下降在可接受范围内)。
GIOU_Loss的计算如下图所示。 从图中可以看出右图GIOU_Loss中,增加了相交尺度的衡量方式,缓解了单纯IOU_Loss时的尴尬,但是还存在一种不足: 问题:状态1、2、3都是预测框在目标框内部且预测框大小一致的情况,这时预测框和目标框的差集都是相同的,因此这三种状态的GIOU值也都是相同的,这时GIOU退化成了IOU,无法区...
Yolov5和Yolov4的不同点在于,Yolov4的Neck中,采用的都是普通的卷积操作。而Yolov5的Neck结构中,采用借鉴CSPNet设计的CSP2结构,加强网络特征融合的能力。 1.4、输出端的区别 1 Bounding box损失函数 而Yolov4中采用CIOU_Loss作为目标Bounding box的损失。...
Head输出层:输出层的锚框机制与YOLOv4相同,主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss,以及预测框筛选的DIOU_nms。 YOLOv5网络架构 Yolov5s的网络结构 上图展示了YOLOv5目标检测算法的整体框图。对于一个目标检测算法而言,我们通常可以将其划分为4个通用的模块,具体包括:输入端、基准网络、Neck网络与Head输出端,对应于...
在预测中,使用Generalized IoU (GIoU) Loss作为BBox的损失函数,使用加权的非最大抑制(NMS)方法NMS。损失函数如下: 其中 C 是覆盖 B 和 Bgt 的最小方框。 Bgt=(xgt,ygt,wgt,hgt) 为ground-truth box, B=(x,y,w,h) 为predicted box。 但是,当预测框在ground-truth 框内且预测框大小相同时,预测框与gr...