Distance IoU:Zheng等人定义RDIoU[17]为两个边界框中心点之间的归一化距离:\mathcal{R}_{D I o U}=\frac{\left(x-x_{g t}\right)^{2}+\left(y-y_{g t}\right)^{2}}{W_{g}^{2}+H_{g}^{2}} \tag{5} 该项不仅解决了$\mathcal{L}{IoU}$的梯度消失问题,而且作为一个几何因子。$...
最近,YOLOv8和YOLOv5系列引入了一些新的IoU和WIoU(Wise-IoU)等评估指标。这些改进旨在提高检测器的性能,特别是在处理锚框质量评估和梯度增益分配方面。 其中,WIoU(Wise-IoU)是一个新的评估指标,它使用“离群度”来替代传统的IoU。这种动态非单调聚焦机制可以更明智地评估锚框的质量,并提供更合理的梯度增益分配策略。
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。 在这里插入图片描述 YoloV8改进策略:增加分支,减少...
基于动态非单调聚焦机制的WIoU损失函数,可以缓解瞄框标注质量对网络模型整体收敛速度和定位精度的影响,解决质量较好与质量较差样本间的边界框回归平衡问题,提高模型的泛化能力并加速收敛。WIoU损失函数的计算公式为 (4) 式中: 为损失函数值; 为超参数; ...
首先,针对无人机拍摄目标普遍为小目标的应用场景,减少算法骨干网络(Backbone)层数,增大待检测特征图尺寸,使得网络模型更专注于微小目标;其次,针对数据集普遍存在一定数量低质量示例影响训练效果的问题,引入Wise-IoU损失函数,增强数据集训练效果;再次,通过引入上下文增强模块,获得小目标在不同感受野下的特征信息,改善算法在...
首先,针对无人机拍摄目标普遍为小目标的应用场景,减少算法骨干网络(Backbone)层数,增大待检测特征图尺寸,使得网络模型更专注于微小目标;其次,针对数据集普遍存在一定数量低质量示例影响训练效果的问题,引入Wise-IoU损失函数,增强数据集训练效果;再次,通过引入上下文增强模块,获得小目标在不同感受野下的特征信息,改善算法在...
以改善网络模型对异物特征和背景变化的适应性；在YOLOv8网络的Neck部分中在C2f‑SCConv模块后嵌入BiFPN结构，有效整合不同尺度的特征信息，提高多尺度异物检测的精度；在YOLOv8网络的骨干部分的最后一层C2f模块后嵌入GAM注意力机制，以增强图像噪声抑制，提高网络识别的鲁棒性；在YOLOv8模型中引入Wise‑IoU损失函数...
基于上述研究,我们可以设计一种综合的损失函数改进方案,结合Wise-IoU和Inner-IoU的思想,同时考虑样本难度的自适应调整。具体方案如下: 融合Wise-IoU:在YOLOv8的边界框回归损失中引入Wise-IoU,利用动态非单调聚焦机制,降低低质量锚框的梯度增益,提高模型对普通质量锚框的关注度。 引入Inner-IoU策略:针对高IoU和低IoU样...
1) YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式,而是使用了Task-Aligned Assigner正负样本匹配方式。2)并引入了 Distribution Focal Loss(DFL) 04 Train 训练的数据增强部分引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 关闭 Mosiac 增强的操作,可以有效地提升精度 ...
赵等人[25]提出了DS-YOLOv8,通过集成变形卷积C2f (DCN_C2f) 和自校准混合注意力 (SC_SA)进行自适应特征调整,并结合Wise-IoU和位置回归损失来增强性能。在不同数据集上的实验结果显示,在0.5方面取得了显著改进。王等人[8]为UAV航空摄影使用了改进的YOLOv8,借助生物形式注意力机制聚焦重要信息和FFNB进行多尺度...