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。
8、YOLOv10改进入门篇 | 手把手讲解改进模块如何实现高效涨点,以SimAM注意力模块为例🌟 🎓论文写作 — 丰富工作量🎓1、论文必备 - 绘制YOLOv10模型在训练过程中,精准率,召回率,mAP_0.5,mAP_0.5:0.95,以及各种损失的变化曲线 2、论文必备 - YOLOv10统计数据集中大、中、小目标数量,附完整代码和详细使用...
YOLOv10改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进 Limiiiing 计算机视觉方向,SCI发表必读内容 1️⃣ 什么!不知道如何改进模型⁉️ 本专栏已更新150多种不同的改进方法,所使用并改进的每一个模块均包含详细的模块分析、原理讲解、个人总结、多种改进...