此处需要注意,cell_scores是经过mask_gt过滤过的得分矩阵,α默认取值为1.0,β默认取值为6.0。 第二步,为每一个cell选择IOU最大的gt框,并标记。返回每一个cell匹配的gt索引target_gt_idx(shape(bs, na)),每一个cell匹配的gt数量fg_mask(shape(bs, na)),以及更新后的全局gt和anchor的匹配情况mask_pos(shape...
if fg_mask.sum(): loss[0], loss[2] = self.bbox_loss(pred_distri, pred_bboxes, anchor_points, target_bboxes, target_scores, target_scores_sum, fg_mask) loss[0] *= self.hyp.box # box gain loss[1] *= self.hyp.cls # cls gain loss[2] *= self.hyp.dfl # dfl gain return...
unsqueeze(-1) # 最终分值 target_scores = target_scores * norm_align_metric return target_labels, target_bbox_es, target_scores, fg_mask.bool(), target_gt_idx 微风细雨:yolo系列之yolov6 之前这里面已经简单的解释了dfl、vfl这两个损失函数,前面的head部分也解释了DFL是如何工作的,此处直接把yolo...
此处需要注意,cell_scores是经过mask_gt过滤过的得分矩阵,α默认取值为1.0,β默认取值为6.0。 第二步,为每一个cell选择IOU最大的gt框,并标记。返回每一个cell匹配的gt索引target_gt_idx(shape(bs, na)),每一个cell匹配的gt数量fg_mask(shape(bs, na)),以及更新后的全局gt和anchor的匹配情况mask_pos(shape...
target_scores_sum, fg_mask) loss[0] *= self.hyp.box # box gain loss[1] *= self.hyp.cls # cls gain loss[2] *= self.hyp.dfl # dfl gain return loss.sum() * batch_size, loss.detach() # loss(box, cls, dfl) 1. 2.
if fg_mask.sum(): loss[0], loss[2] = self.bbox_loss(pred_distri, pred_bboxes, anchor_points, target_bboxes, target_scores, target_scores_sum, fg_mask) loss[0] *= self.hyp.box # box gain loss[1] *= self.hyp.cls # cls gain ...
weight=target_scores.sum(-1)[fg_mask].unsqueeze(-1)iou=bbox_iou(pred_bboxes[fg_mask],target_bboxes[fg_mask],xywh=False,CIoU=True)d=0.00u=0.95iou=((iou-d)/(u-d)).clamp(0,1)#default d=0.00,u=0.95 原文详见: https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/135819353 ...
fg_mask):"""Compute IoU loss for rotated bounding boxes."""# 计算前景掩码中目标得分的总和,并扩展维度weight = target_scores.sum(-1)[fg_mask].unsqueeze(-1)# 计算预测边界框和目标边界框之间的概率 IoUiou = probiou(pred_bboxes[fg_mask], target_bboxes[fg_mask])# 计算 IoU 损失loss_iou...
首先判断是否有anchor被分配给了多个gt。采用的是用mask求和的方法,如果大于1,说明存在重复分配。 比较该anchor和多个gt的iou结果,保留iou最大的那个。 defselect_highest_overlaps(mask_pos, overlaps, n_max_boxes):# (b, n_max_boxes, h*w) -> (b, h*w)fg_mask = mask_pos.sum(-2...
Module): # 注释下面两行 # iou = bbox_iou(pred_bboxes[fg_mask], target_bboxes[fg_mask], xywh=False, CIoU=True) # loss_iou = ((1.0 - iou) * weight).sum() / target_scores_sum # 将下面代码复制进去 iou = bbox_iou_improve(pred_bboxes[fg_mask], target_bboxes[fg_mask], ...