Web7 sep. 2024 · 该损失函数包含三个部分:重叠损失,中心距离损失,宽高损失 ,前两部分延续CIOU中的方法,但是宽高损失直接使目标盒与锚盒的宽度和高度之差最小,使得收敛速度更快。 其中 Cw 和 Ch 是覆盖两个Box的最小外接框的宽度和高度。 考虑到 BBox的回归中也存在训练样本不平衡的问题 ,即在一张图像中回归误差小的高质量锚框的数量远少于误 … Web9 jun. 2024 · CIoU (Complete IoU)損失函數的公式如下: ... 其中,S=1-IoU是預測框與真實框重疊區域的面積;D是預測框與真實框中心點之間歸一化的距離IoU損失;V用來度量長寬比的相似性。 S、V和D都對回歸保持尺度不變,並被歸一化為0到1之間的值。 可以知道,CIoU損失包含了以下3個幾何因子: 預測框與真實框重疊區域面積的IoU損失; 預測框 …
IOU,GIOU,DIOU,CIOU - 第一PHP社区
Web4 nov. 2024 · α-IoU 再助YOLOv5登上巅峰,造就IoU Loss大一统. 在本文中,作者将现有的基于IoU Loss推广到一个新的Power IoU系列 Loss,该系列具有一个Power IoU项和一 … WebIoU是使用最广泛的检测框损失函数,大部分的检测算法都是使用的这个方法。 IoU 也就是交并比( Intersection over Union ),预测框和真实框相交区域面积和合并区域面积的比值, … cyno best in slot
深度学习笔记(十三):IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、Focal …
Web15 jan. 2024 · 一般而言,IoU-based loss可以定义为公式5, R(B,Bgt) 是预测box B 和 Bgt 的惩罚项 Distance-IoU Loss 论文提出了能减少两个box中心点间的距离的惩罚项, b 和 bgt 分别表示 B 和 Bgt 的中心点。 ρ(⋅) 是欧氏距离, c 是最小包围两个bbox的框的对角线长度 DIoU loss的完全定义如公式7 DIoU loss的惩罚项能够直接最小化中心点间的距离, … Web其中: n : 类别总数,包括背景的话就是n+1; p i i p_{ii} p ii : 真实像素类别为 i i i 的像素被预测为类别 i i i 的总数量,就是对于真实类别为 i i i 的像素来说,分对的像素总数有多少。; p i j p_{ij} p ij : 真实像素类别为 i i i 的像素被预测为类别 j j j 的总数量, 换句话说,就是对于类别为 i i i 的像素 ... Web从中可以看出,EIoU将损失函数分成了三个部分,IoU损失 \mathcal L_{IoU} ,距离损失 \mathcal L_{dis} ,边长损失 \mathcal L_{asp} 。 可以看出EIoU是直接将边长作为惩罚项的,这样也能一定程度上解决我们在DIoU … billy murphy mask