跟Focal_EIoU一样,我认为AlphaIoU的思想同样可以用在其他的IoU变种上,简单来说就是如果你设置了alpha为3,其他IoU设定的参数(GIoU,DIoU,CIoU,EIoU,SIoU)为False的时候,那就是AlphaIoU,如果你设置了alpha为3,CIoU为True的时候,那就是AlphaCIoU,效果的话就因数据集和模型而已,具体可以自行测试下。想用那个IoU变种...
前言 文章提出了一种基于最小点距离的边界框相似度比较度量——MPDIoU,其中包含了现有损失函数中考虑的所有相关因素,例如重叠或非重叠面积、中心点距离以及宽度和高度的偏差,同时简化了计算过程。 边界框回归(Bounding Box Regression,BBR)在目标检测和实例分割中被广泛应用,是定位目标的重要步骤。然而,大多数现有的边...
EIoU 在 CIoU 的基础上将长宽比拆开,明确地衡量了三个几何因素的差异,即重叠区域、中心点和边长,同时引入 Fcoal loss 解决了难易样本不平衡的问题。认为简单的任务框回归不需要用过大的权重来学习,而复杂的任务框回归需要大权重来学习,进而将 EIoU loss 进行改进提出 Focal EIoU loss 公式见下: 一般 设置为 0.5...
此前介绍了CIOU/SIOU/EIOU/MPDIOU等等各种改进版本的损失函数,今年11月份新出了一种对惩罚值调节大小的损失函数,通过引入一个可调节的系数,提高检测的精度。 二、基本原理 原文: [2311.02877] Inner-IoU: More Effective Intersection over Union Loss with Auxiliary Bounding Box (arxiv.org) arxiv.org/abs/23...
1.9万 1 4:24 App YOLOV8改进-添加EIOU,SIOU,AlphaIOU,FocalEIOU. 1.1万 4 9:30 App YOLOV7改进-对小目标有提点的Omni-Dimensional Dynamic Convolution 8719 1 9:36 App YOLOV7改进-添加P2和P6检测层(以YOLOV7-Tiny为例) 1.4万 -- 4:35 App YOLOV7改进-添加FasterNet中的PConv 3.2万 32 11...
YOLOv7损失函数改进:MPDIoU新型边界框相似度度量,效果秒杀GIoU 、 DIoU 、CIoU 、 EIoU等 | ELSEVIER 2023-CSDN博客 4.SlideLoss创新升级,结合IOU动态调整困难样本的困难程度,提升小目标、遮挡物性能 YOLOv7损失函数改进:SlideLoss创新升级,结合IOU动态调整困难样本的困难程度,提升小目标、遮挡物性能-CSDN博客 ...
Focal EIoU v1被提出来解决这个问题,但由于其静态聚焦机制(FM),非单调FM的潜力没有被充分利用。基于这一思想,作者提出了一种基于IoU的损失,该损失具有动态非单调FM,名为Wise IoU(WIoU)。当WIoU应用于最先进的实时检测器YOLOv7时,MS-COCO数据集上的AP75从53.03%提高到54.50%。
Focal-EIoUv113 was proposed to solve this problem, but because its focusing mechanism is static, it does not fully exploit the potential of non-monotonic focusing mechanism. Based on this idea, Tong et al. proposed a dynamic non-monotonic focusing mechanism and designed WIoU.9 The dynamic non...
Secondly, in order to reduce the loss of location information, CA mechanism was introduced in the feature extraction stage to improve the expressive capacity of the network; Finally, a new loss function Focal EIoU was introduced, and combined with EIoU to improve the classification ...
YOLOv7损失函数改进:MPDIoU新型边界框相似度度量,效果秒杀GIoU 、 DIoU 、CIoU 、 EIoU等 | ELSEVIER 2023-CSDN博客 小目标系列 1.SPD-Conv,低分辨率图像和小物体涨点明显 YOLOv7改进:SPD-Conv,低分辨率图像和小物体涨点明显,涨点神器!!!-CSDN博客 ...