IoU cost的定义为: 其中, 2.5 SIoU Loss 最后,回归损失函数为: 方法: 第一步修改metrics.py,增加SIOU。 def bbox_iou(box1, box2, x1y1x2y2=True, GIoU=False, DIoU=False, CIoU=False, SIoU=False, eps=1e-7): # Returns the IoU of box1 to box2. box1 is 4, box2 is nx4 box2 ...
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-Ne...
YOLOv5作为先进的目标检测算法，虽然已经包含众多优化技巧，但仍存在提升空间。本文系列将深入探讨YOLOv5的改进策略，特别是针对特定场景的挑战。此篇着重于介绍从CIOU损失函数转换到SIOU的优化方法，以解决预测框与真实框匹配方向未被充分考虑的问题，从而提升收敛速度和模型效率。传统CIOU损失函数由边界框回归...