CIoU Loss是一种改进的IoU损失函数,它考虑了预测框和真实框之间的重叠程度、中心点距离以及长宽比的匹配度,从而更加精确地指导模型在训练过程中的框回归任务。而Distribution Focal Loss则针对类别不平衡问题,通过减少易分类样本的权重,增加难分类样本的权重,从而使得模型在训练时更加关注那些难以识别的目标。 综上所述,...
q是label,正样本时候q为bbox和gt的IoU,负样本时候q=0,当为正样本时候其实没有采用FL,而是普通的BCE,只不过多了一个自适应IoU加权,用于突出主样本。而为负样本时候就是标准的FL了。可以明显发现VFL比QFL更加简单,主要特点是正负...
target_scores[bx8400xcls_num](one-hot类型),在计算损失时与预测结果pred_scores[bx8400xcls_num],计算交叉熵损失,该损失是对每个类别计算BCE Loss,因为类别预测采用的sigmoid分类器。 target_bboxes[bx8400x4](target_bboxes需要缩放到特征图尺度,即除以相应的stride),在计算损失时,分别与预测的pred_bboxes...
Generalized Focal Loss(后续做这篇论文的解析)中提出将bbox边框的回归值由单一确定值(狄拉克分布)变为一定范围的任意概率分布。 在数据集中会出现遮挡,而且对于同一物体在不同状态下人工标注的框也会有差别,这些无形的误差都会导致直接回归单一确定值难以很好的拟合。 GDL还提出将分类分数和检测框质量分数结合,得到...
首先我们可以看到对于cls. loss, YOLOv8的作者,没有使用varifocal loss,(尽管前面在loss.py作者定义了varifocal loss),而是使用了BCE loss 然后bbox loss 是 CIoU和DFL 然后这三个loss加权平均得到最终的loss # cls loss # loss[1] = self.varifocal_loss(pred_scores, target_scores, target_labels) / target...
Bbox Loss Bbox Loss用于计算预测边界框和真实边界框之间的差异。均方误差(MSE)是一个常用的损失函数,其计算公式如下: L o s s b b o x = ∑ i = 1 N ( x i − x ^ i ) 2 Loss_{bbox}=\sum_{i=1}^{N}(x_{i}-\hat{x}_{i})^{2}Lossbbox=i=1∑N(xi−x^i)2 ...
4、loss function 5、trics 6、inference 四、结果 一、主要贡献 主要的创新点:其实到了YOLOV5 基本创新点就不太多了,主要就是大家互相排列组合复用不同的网络模块、损失函数和样本匹配策略。 Yolo v8 主要涉及到:backbone 使用C2f模块,检测头使用了anchor-free + Decoupled-head,损失函数使用了分类BCE、回归CIOU...
bbox loss = 其中,bx, by, bw, bh是我们预测的x,y中心坐标,宽度和高度。lx, ly, lw, lh是ground truth的x,y中心坐标,宽度和高度。 代表该格子是否有目标,有为1,无为0。 confidence loss = 其中,同上,分别为object confidence的ground truth和预测输出的概率,为二者的交叉熵,m为mask,即如上段中所说,正...
3.3 loss优化 3.3.1 Wasserstein Distance Loss 3.4 注意力机制 3.4.1SEAM注意力机制 3.4.2 即插即用的多尺度融合模块EVC 3.4.3 微小目标检测的上下文增强和特征细化网络ContextAggregation 3.4.4 EMA跨空间学习的高效多尺度注意力 | ICASSP2023 3.4.5 动态稀疏注意力BiFormer | CVPR 2023 ...