原文:目标检测中的IOU和CIOU原理讲解以及应用(附测试代码)

上期讲解了目标检测中的三种数据增强的方法,这期我们讲讲目标检测中用来评估对象检测算法的IOU和CIOU的原理应用以及代码实现。 交并比IOU Intersection over union 在目标检测任务中,我们用框框来定位对象,如下图定位图片中这个汽车,假设实际框是图中红色的框框,你的算法预测给出的是紫色的框框,怎么判断你的算法预测的这个框框的效果好坏呢 这就用到我们的交并比函数IOU了,计算公 ...

2020-08-15 10:39 0 4316 推荐指数:

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AAAI 2020 | DIoU和CIoUIoU目标检测的正确打开方式

论文提出了IoU-based的DIoU loss和CIoU loss,以及建议使用DIoU-NMS替换经典的NMS方法,充分地利用IoU的特性进行优化。并且方法能够简单地迁移到现有的算法带来性能的提升,实验在YOLOv3上提升了5.91mAP,值得学习 论文:Distance-IoU ...

Fri Mar 27 18:37:00 CST 2020 0 866
目标检测的数据增强方法(详细代码讲解

在计算机视觉方面,计算机视觉的主要问题是没有办法得到充足的数据。对大多数机器学习应用,这不是问题,但是对计算机视觉,数据就远远不够。所以这就意味着当你训练计算机视觉模型的时候,数据增强会有所帮助,这是可行的,无论你是使用迁移学习,使用别人的预训练模型开始,或者从源代码开始训练模型。 下面就详细 ...

Tue Aug 11 02:19:00 CST 2020 0 4657
目标检测回归损失函数简介SmoothL1/IoU/GIoU/DIoU/CIoU Loss

目标检测任务的损失函数由 Classificition Loss 和 Bounding Box Regeression Loss 两部分构成。本文介绍目标检测任务近几年来Bounding Box Regression Loss Function的演进过程,其演进路线是Smooth L1 Loss ...

Thu Oct 28 05:07:00 CST 2021 0 1246
目标检测——IoU 计算

Iou 的计算 我们先考虑一维的情况:令 \(A = [x_1,x_2], B = [y_1, y_2]\),若想要 \(A\) 与 \(B\) 有交集,需要满足如下情况: 简言之,要保证 \(A\) 和 \(B\) 的最大值中最小的那个减去它们的最小值中最大的那个即可获得公共部分,代码 ...

Fri Mar 29 07:26:00 CST 2019 0 1906
《YOLOV4&5原理与源代码解析之三:IOU是如何进化为CIOU

一、IOU IOU:也就是交并比,比较简单,不多说。 缺点: 上面三种情况IOU值是一样的,但是重叠情况不一样。当两个框没有交集的时候,IOU = 0,导致梯度消失,没办法进行反向传播。 二、GIOU 上述公式: C表示两个框的最小外接矩形 gt ...

Tue Feb 23 17:10:00 CST 2021 0 1215
Adaboost原理目标检测应用

Adaboost原理目标检测应用 whowhoha@outlook.com Adaboost原理 Adaboost(AdaptiveBoosting)是一种迭代算法,通过对训练集不断训练弱分类器,然后把这些弱分类器集合起来,构成强分类器。adaboost算法训练 ...

Wed Jun 29 00:31:00 CST 2016 0 2898
深度学习-目标检测IOU

交并比(Intersection-over-Union,IoU),目标检测中使用的一个概念,是产生的候选框(candidate bound)与原标记框(ground truth bound)的交叠率,即它们的交集与并集的比值。最理想情况是完全重叠,即比值为1。 计算公式: 核心代码 ...

Fri May 10 17:33:00 CST 2019 0 909
 
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