首先我们对边框回归特性进行分析,得出边框自身形状因素与尺度因素会对回归结果产生影响。接着基于以上结论我们,我们提出了Shape-IoU方法,其能够通过聚焦边框自身形状与自身尺度计算损失,从而使得边框回归更为精确。最后我们通过大量的对比实验来验证本文方法,实验结果表明本文方法能够有效提升检测效果且优于现有方法,在不同的...
本研究对边界框回归的特性进行了深入分析,并得出结论:在边界框回归过程中,回归样本的形状与尺度因素对回归结果有显著影响。 基于对现有边界框回归损失函数的考量,特别是考虑到回归样本自身形状与尺度对边界框回归的影响,提出了Shape-IoU损失函数。对于小目标检测任务,进一步提出了Shape-Dot-Distance和Shape-NWD损失函数。