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是一种考虑了目标尺寸变化的IOU计算方法。在目标检测任务中,不同大小的目标具有不同的定位难度。传统的IOU计算方法可能无法充分考虑目标尺寸的变化。Wise-IoU通过对IOU进行加权处理...
最近,YOLOv8和YOLOv5系列引入了一些新的IoU和WIoU(Wise-IoU)等评估指标。这些改进旨在提高检测器的性能,特别是在处理锚框质量评估和梯度增益分配方面。 其中,WIoU(Wise-IoU)是一个新的评估指标,它使用“离群度”来替代传统的IoU。这种动态非单调聚焦机制可以更明智地评估锚框的质量,并提供更合理的梯度增益分配策略。
优化改进YOLOv5算法之添加GIoU、DIoU、CIoU、EIoU、Wise-IoU模块(超详细)_yolov5使用giou-CSDN博客 iou = bbox_iou(pbox, tbox[i], CIoU=True).squeeze() # iou(prediction, target) lbox += (1.0 - iou).mean() # iou loss CIOU的计算公式如下: iou张量计算完成之后,再用1减去iou,去均值得到损失值...
相反,Wise-IoU[12],弱化了几何因子的惩罚,重点关注正常品质样本,因此具有更好的泛化能力。 Feature fusion module(FFM) 为了获得人行的整体框并解决遮挡问题,作者提出了一种特征融合模块(FFM),将行人的 Head 和腿部特征进行融合,其主要架构如图6所示。作者的FFM由以下三个阶段组成。 分类阶段. 在第一个阶段,分类...
GIOU(Generalized Intersection over Union)Loss和DIOU(Distance-IoU)nms技术可以进一步提升目标检测的准确度和稳定性。 5. 其他改进策略 引入新的损失函数: 如EIoU、SIoU、AlphaIoU、FocalEIoU和Wise-IoU等,这些损失函数针对目标检测中的不同挑战进行了优化。 链式思考(CoT)提示和CPA-Enhancer: 采用链式思考提示和自...
2、假设预测框和目标框的大小都确定,只要两个框的相交值是确定的,其IoU值是相同时,IoU值不能反映两个框是如何相交的。 因此提出了GIoU Loss。 GIoU Loss: 也就是说GIoU损失函数相对于IoU损失函数而言,Loss额外加上了最小外接矩阵减去A并B的差值所占最小外接矩阵的比例。
Wise-IoU (WIoU) loss functionYOLOv5ntransmission line inspectionUnmanned aerial vehicles (UAVs) have become an important tool for transmission line inspection, and the inspection images taken by UAVs often contain complex backgrounds and many types of targets, which poses many...
4、重复点采用两种方式解决,第一种是直接暴力去重使用torch.unique加上一堆操作来实现,第二种是根据预测结果的iou,选择高iou的结果。 5、合理设置Anchor,相邻层的Anchor比例设置为宽高阈值以上。 6、学习前几代yolo的操作,强制把漏掉的样本加入训练中。
Arguments: box1 (Tensor[N, 4]) box2 (Tensor[M, 4]) Returns: iou (Tensor[N, M]): the NxM matrix containing the pairwise IoU values for every element in boxes1 and boxes2 """ # inter(N,M) = (rb(N,M,2) - lt(N,M,2)).clamp(0).prod(2) x11, y11, x12, y12 = np....
wise_scale = WIoU_Scale(1 - (inter / union), monotonous=monotonous) # IoU # iou = inter / union # ori iou iou = torch.pow(inter / (union + eps), alpha) # alpha iou if CIoU or DIoU or GIoU or EIoU or SIoU or WIoU: ...