YOLOv8自带IOU方法对接(WIoU,α-IoU,SIoU,EIoU) YOLOv8是一种广泛应用于目标检测任务的深度学习模型,而IOU(Intersection over Union)是一种常用的评估目标检测算法准确性的指标。近年来,YOLOv8引入了多种改进的IOU方法,包括WIoU(Weighted IOU)、α-IoU(Alpha IOU)、SIoU(Soft IOU)和EIoU(Enhanced IOU)等。这些...
最后,我们将上述所有创新点结合起来,设计了一种新的IoU损失函数,称为Unified-IoU(UIoU),以实现高质量的目标检测。为了验证我们提出的方法,我们与所有已知的改进方法(如GIoU [Rezatofighi et al., 2019]、CIoU [Zheng et al., 2019]、 [He et al., 2021]、EIoU [Zhang et al., 2021]、SIoU [Gevorgyan...
最后,我们将上述所有创新点结合起来,设计了一种新的IoU损失函数,称为Unified-IoU(UIoU),以实现高质量的目标检测。为了验证我们提出的方法,我们与所有已知的改进方法(如GIoU [Rezatofighi et al., 2019]、CIoU [Zheng et al., 2019]、 [He et al., 2021]、EIoU [Zhang et al., 2021]、SIoU [Gevorgyan...
这个方法在ultralytics/utils/loss.py文件中被调用,用于训练过程中的损失计算。目前,有许多不同的评价指标可供选择,如CIoU、GIoU、EIoU和WIoU等。通过多次尝试,可以选择最适合你数据集的评价指标计算方法。📚 分类损失: 在ultralytics/utils/loss.py文件中,v8DetectionLoss类的self.bce属性用于计算分类损失。你可以...
首先,提出了联合有效交集(EIOU)损失,它明确衡量了 BBR 中三个几何因素的差异,即重叠区域、中心点和边长。在那之后,我们陈述了有效示例挖掘 (EEM) 问题并提出了焦点损失的回归版本,以使回归过程专注于高质量的锚框。最后将以上两部分结合起来得到一个新的损失函数,即Focal-EIOU损失。对合成数据集和真实数据集进行...
基于CIoU的惩罚项,EIoU[Zhang et al., 2021]消除了预测框和真实框长宽比的影响因素,并分别计算预测框和真实框的宽度和高度,以解决CIoU中存在的问题。SIoU[Gevorgyan, 2022]考虑了预测框和真实框之间向量的角度,并重新定义了角度惩罚度量,使预测框能够快速漂移到最近的轴上,然后只需返回一个坐标(XX或YY),从而...
【摘要】 YOLOv8自带IOU方法对接(WIoU,α-IoU,SIoU,EIoU)YOLOv8是一种广泛应用于目标检测任务的深度学习模型,而IOU(Intersection over Union)是一种常用的评估目标检测算法准确性的指标。近年来,YOLOv8引入了多种改进的IOU方法,包括WIoU(Weighted IOU)、α-IoU(Alpha IOU)、SIoU(Soft IOU)和EIoU(... ...
YOLOv8自带IOU方法对接(WIoU,α-IoU,SIoU,EIoU) YOLOv8是一种广泛应用于目标检测任务的深度学习模型,而IOU(Intersection over Union)是一种常用的评估目标检测算法准确性的指标。近年来,YOLOv8引入了多种改进的IOU方法,包括WIoU(Weighted IOU)、α-IoU(Alpha IOU)、SIoU(Soft IOU)和EIoU(Enhanced IOU)等。这些...
一方面,WIoUv3兼顾了EIoU(Embedding Intersection over Union)和SIoU(Scale Intersection over Union)的优点,符合优化损失函数的设计理念;另一方面,WIoUv3采用动态非单调机制来评价锚盒的质量,使模型更关注普通质量的目标,提高了模型对对象的定位能力。 2.2 高...
YoloV8改进策略:将CIoU替换成Wise-IoU,幸福涨点,值得拥有,还支持EIoU、GIoU、DIoU、SIoU无缝替换。这篇文章讲述如何在yolov8中,使用Wise-IoU涨点。首先,翻译了论文,让大家了解什么是Wise IoU,以及Wise IoU的三个版本。接下来讲解如何在yolov8中添加Wise IoU。