第二步:将loss.py中边框位置回归损失函数改为Alpha-IoU。 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,都会有一定的差异,配合请来那个花模型会有提升效果,具体需要自己做实验进行。 预告一下:下一篇内容分享YOLOv5改进之十九。有兴趣的朋友可以关注一下我,有问题可以留言或者私聊我哦 PS:损失...
return iou - (rho2 / c2 + v * alpha) # CIoU else: # GIoU https://arxiv.org/pdf/1902.09630.pdf c_area = cw * ch + eps # convex area return iou - (c_area - union) / c_area # GIoU else: return iou # IoU 第二步:将loss.py中边框位置回归损失函数改为Siou。 iou = bbox_...
return iou - (rho2 / c2 + v * alpha) # CIoU EIOU 【参考博文】IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、Focal EIOU、alpha IOU损失函数 前两部分延续CIOU中的方法,但是宽高损失直接使目标盒与锚盒的宽度和高度之差最小,使得收敛速度更快。 该损失函数包含三个部分:重叠损失,中心距离损失,宽高损失 rho2 = ((b...
no_grad(): alpha = v / (v - iou + (1 + eps)) return iou - (rho2 / c2 + v * alpha) # CIoU else: # GIoU https://arxiv.org/pdf/1902.09630.pdf c_area = cw * ch + eps # convex area return iou - (c_area - union) / c_area # GIoU else: return iou # IoU 6|0...
在本文中,作者通过在现有的IoU Loss中引入power 变换,提出了一个新的IoU损失函数。 首先将Box-Cox变换应用于IoU损失LIoU=1−IoU ,并将其推广为power IoU loss:Lα−IoU=(1−IoUα)=α,α>0 ,记为α−IoU 。这里进一步简化α−IoU 为Lα−IoU=1−IoUα ,并将其推广到更一般的形式通过加上...
当IoU大于一个上限阈值 u 时,损失为1; 而当IoU处于 d 和 u 之间时,损失是一个根据IoU值线性递增的函数。 这样的设计允许损失函数在一定区间内对IoU值敏感,从而能够更专注于那些预测边界框与真实边界框重叠度中等的样本,即既不是太难也不是太容易的样本。这有助于模型更好地学习从中等困难的样本中提取特征,...
这些损失函数在训练模型时被组合使用,以优化模型的性能。通过使用这些损失函数,YOLOv5可以准确地识别图像中的对象,并将其定位到图像中的具体位置。 1. 导入需要的包 代码语言:javascript 复制 importoneflowasflowimportoneflow.nnasnn from utils.metricsimportbbox_iou ...
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和AIpha思想,形成的新的损失函数,其中Inner的主要思想是:引入了不同尺度的辅助边界框来计算损失,(该方法在处理非常小目标的检测任务时表现出良好的性能(但是在其它的尺度检测时也要比普通的损失要...
在本文中,作者通过在现有的IoU Loss中引入power 变换,提出了一个新的IoU损失函数。 首先将Box-Cox变换应用于IoU损失,并将其推广为power IoU loss:αααα,记为α。这里进一步简化α为αα,并将其推广到更一般的形式通过加上额外的power正则化项。这使本文所提损失函数能够概括现有的基于IoU的损失,包括GIoU、...