以引入EIoU损失函数为例,以下是如何在YOLOv5中实现这一改进方法的步骤: 修改metrics.py文件:找到utils/metrics.py文件中的bbox_iou函数,并将其替换为支持EIoU等变种IoU计算的版本。这通常涉及到对IoU计算逻辑的修改,以包含新的变种IoU计算方式。 修改loss.py文件:在models/common.py或models/yolo.py等文件中找到定...
一、本文介绍 本文给大家带来的是损失函数改进VFLoss损失函数,VFL是一种为密集目标检测器训练预测IoU-aware Classification Scores(IACS)的损失函数,我经过官方的版本将其集成在我们的YOLOv8的损失函数使用上,其中有很多使用的小细节(否则按照官方的版本使用根本拟合不了,这也是为啥网上的版本拟合不了的原因,其中需要设置...
简介:YOLOv5改进 | 2023 | InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU、FocusIoU等损失函数 一、本文介绍 本文给大家带来的是YOLOv5最新改进,为大家带来最近新提出的InnerIoU的内容同时用Inner的思想结合SIoU、WIoU、GIoU、DIoU、EIOU、CIoU等损失函数,形成 InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU、等新版本损失函数,同时还结合了Focus...
第二步:将loss.py中边框位置回归损失函数改为eiou。 iou = bbox_iou(pbox.T, tbox[i], x1y1x2y2=False, EIoU=True) # iou(prediction, target) 结果:本人在多个数据集上做了大量实验,针对不同的数据集效果不同,有轻微的提升作用。 预告一下:下一篇内容分享NMS算法的改进。有兴趣的朋友可以关注一下我...
具体改进方法可访问如下地址: YOLOv5改进 | 损失函数篇 | 更加聚焦的边界框损失Focaler-IoU | 二次创新Inner-FocalerIoU,点击此处即可跳转 (大家如有任何问题,随时通过链接到CSDN我的个人主页私信我咨询,看到都会在第一时间回复大家,知乎可能回复的比较慢) 发布于 2024-02-06 01:19・IP 属地吉林 ...
损失函数是训练模型时用来衡量预测结果与真实结果之间差异的评价指标,通过优化损失函数可以提高模型的准确性和鲁棒性。 在YOLOv5中,对损失函数进行了优化和改进,主要包括三个方面的改进:置信度损失、分类损失和边界框损失。 首先是置信度损失的改进。在YOLOv5中,引入了自适应加权损失(Adaptive Weighted Loss,AWL)来平衡...
本文将从损失函数的定义、损失函数在对象检测中的应用、Yolov5小目标改进损失函数的必要性和方法等方面展开详细的分析。 一、损失函数的定义 损失函数是机器学习中用来衡量模型预测结果与真实标签之间差距的函数。在对象检测任务中,损失函数通常由分类损失、定位损失和置信度损失组成。其中,分类损失用来衡量模型对目标类别...
在实现过程中，首先需要在metrics.py中引入SIOU计算逻辑，接着在loss.py中将边界框位置回归损失函数更新为SIOU形式。这一改进使得YOLOv5在保持较高准确率的同时，显著提升了模型的推理速度。实验结果展示，通过SIOU损失函数的优化，模型的平均精度(mAP)得到提升，特别是在mAP@0.5:0.95指标下，Scylla-...
这些改进在不同尺度的检测任务中表现出了良好的性能，尤其在处理非常小的目标时，其效果优于传统损失函数。内文详细阐述了这些损失函数如何提升YOLOv5在多种检测任务中的性能，包括精度提升、收敛速度加快以及模型对复杂场景的适应性增强。内文首先介绍了解决方案的基本原理，其中InnerIoU通过引入不同尺度的辅助...