在此基础上,我们提出了一种基于 MPDIoU 的边界框回归损失函数,称为 LMPDIoU 。 实验结果表明,MPDIoU 损失函数适用于在 PASCAL VOC、MS COCO 和 IIIT5k 上训练的最先进的实例分割(例如 YOLACT)和对象检测(例如 YOLOv7)模型优于现有的损失函数。 具有不同边界框回归结果的两种情况。绿色框表示真实边界框,红...
MPDIoU包含三个关键因素:重叠或非重叠区域、中心点距离以及宽度和高度的偏差。它通过最小化预测边界框和真值边界框之间的点距离来计算IoU,从而简化了计算过程。 将MPDIoU应用于最先进的实例分割(例如YOLACT)和目标检测(例如YOLOv7)模型,并在PASCAL VOC、MS COCO和IIIT5k数据集上进行训练,实验结果表明,MPDIoU损失...
总结来说,文章通过引入MPDIoU和LMPDIoU(我又将其和Inner的思想结合了在一起形成了InnerMPDIoU双重提高了效果),提供了一种新的视角来优化目标检测中的边界框回归问题,同时通过实验验证了其在提高检测模型准确性方面的有效性。 具体改进方法可访问如下地址: YOLOv8改进 | 2023 | MPDIoU、InnerMPDIoU助力细...
在此基础上,我们提出了一种基于MPDIoU的边界框回归损失函数,称为LMPDIoU。实验结果表明,将MPDIoU损失函数应用于最先进的实例分割(例如,YOLACT)和目标检测(例如,YOLOv7)模型,并在PASCAL VOC、MS COCO和IIIT5k数据集上进行训练,其性能超过了现有的损失函数。 创新点 MPDIoU (Minimum Point Distance Intersection ...
论文阅读 目标检测 【YOLOv8改进】MPDIoU:有效和准确的边界框损失回归函数 (论文笔记+引入代码) 文章目录 介绍 摘要 创新点 请阅读下文: 文章链接 核心代码 YOLOv8引入 下载YoloV8代码 直接下载 Git Clone 安装环境 引入代码 导包 修改class BboxLoss
通过深入探讨MPDIoU和InnerMPDIoU(全网首发)的工作原理和实际代码实现,本文旨在指导读者如何将这些先进的损失函数技术应用到YOLOv8模型中,以提高其性能和准确性。文章内容涵盖从理论基础、代码实现,到实际教你如何添加本文的机制到你的模型中。 分析下这个结果图片:最左面的是基础版本没做任何修改的,中间的只是修改了...
MPDIoU包含三个关键因素:重叠或非重叠区域、中心点距离以及宽度和高度的偏差。它通过最小化预测边界框和真值边界框之间的点距离来计算IoU,从而简化了计算过程。 在这里插入图片描述 将MPDIoU应用于最先进的实例分割(例如YOLACT)和目标检测(例如YOLOv7)模型,并在PASCAL VOC、MS COCO和IIIT5k数据集上进行训练,实验...