FocalEIoU是一种结合了EIoU和Focal Loss的目标检测损失函数。Focal Loss是一种针对分类问题设计的损失函数,它通过降低易分类样本的权重来提高模型对难分类样本的学习能力。FocalEIoU通过将Focal Loss与EIoU相结合,使得模型在训练过程中更加关注难分类样本和定位精度,从而提高目标检测的性能。五、Wise-IoUWise-IoU是一种考...
简而言之,Focal Loss让模型“关注”(或“专注”)于学习那些对提高整体性能更为关键的样本。 具体改进方法可访问如下地址: YOLOv5改进 | EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocusIoU等二十余种损失函数,点击此处即可跳转
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...
EIoU(Efficient-IoU) CIoU Loss虽然考虑了边界框回归的重叠面积、中心点距离、纵横比。但是通过其公式中的v反映的纵横比的差异,而不是宽高分别与其置信度的真实差异,所以有时会阻碍模型有效的优化相似性。针对这一问题,有学者在CIoU的基础上将纵横比拆开,提出了EIoU Loss,并且加入Focal聚焦优质的锚框,该方法出自于20...
例如,Rectified IoU (RIoU)损失和Focal and Efficient IoU(Focal- eiou)损失。这些损失函数增加了那些在高回归精度样本的梯度。然而,与其他基于IoU的损失相比,RIoU和Focal-EIoU既不简洁也不具有泛化性。 在本文中,作者应用一个power变换来推广上述普通IoU损失和基于正则IoU的损失的IoU和正则化项。新的损失家族通过...
试验设计的主要思路是在YOLOv5算法模型的目标框预测回归阶段,分别采用Focal EIoU和SIoU损失函数替换YOLOv5算法中原有的CIoU损失函数,以YOLOv5算法模型作为基准模型,试验环境、参数设置及数据集均与2.3.1节试验相同,模型训练的试验结果见表 2。其...
EIoU: 为True时计算EIoU LOSS (新增) WIoU: 为True时计算WIoU LOSS (新增) Focal: 为True时,可结合其他的XIoU生成对应的IoU变体,如CIoU=True,Focal=True时为Focal-CIoU alpha: AlphaIoU中的alpha参数,默认为1,为1时则为普通的IoU,如果想采用AlphaIoU,论文alpha默认值为3,此时设置CIoU=True则为AlphaCIoU ...
铸件缺陷检测是一项重要的质量管理程序.为了避免人为因素的影响,提高检测精度,对YOLOv5s6的目标检测算法进行改进,用于X射线图像的铸件缺陷检测.首先设计了一种C3CA模块用于捕获跨通道,方向感知和位置感知的信息.然后通过在骨干网络中融合多头自注意力机制来捕获局部与全局信息.最后采用Focal-EIoU Loss损失函数.实验结果...
还有一些损失函数是为了更关注High IoU目标而设计的。例如,Rectified IoU (RIoU)损失和Focal and Efficient IoU(Focal- eiou)损失。这些损失函数增加了那些在高回归精度样本的梯度。然而,与其他基于IoU的损失相比,RIoU和Focal-EIoU既不简洁也不具有泛化性。
Yolov5/Yolov7优化：引入Soft-NMS并结合各个IOU变体GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、SIOU，进一步提升密集遮挡...