原文:《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 ,导致梯度消失,没办法进行反向传播。 二 GIOU 上述公式中: C表示两个框的最小外接矩形 gt:groundtrueth B:boudingbox BUB gt :两个框的并集 优点:在不重叠的情况下,就算两个框没有交集,也不至于导致梯度消失,还能继续 ...

2021-02-23 09:10 0 1215 推荐指数:

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YOLOV4&5原理源代码解析之四:DIoU-NMS》

一、Soft-NMS     先回顾下传统NMS,如下算法流程图:假如检测马,首先检测到置信度最大的红色框,然后遍历红色框附近的框并计算IOUIOU大的框都删掉。 因为IOU大,表示高度重叠,所以删除。至于SOFT-NMS,由于NMS过于绝对,例如下图,绿框和红框重叠大多,绿框很可能被删 ...

Fri Feb 26 06:22:00 CST 2021 0 923
YOLOV4&5原理源代码解析之一:数据增强》

项目中使用YOLO系列已经大半年,是时候总结下原理了。 事实上YOLO3已经是成熟可靠的目标检测框架,具有很好的商业价值;而YOLO4&5是将近年来DL领域一些创新、可靠、有效的tricks加进去,进一步提升了YOLO的效果,江湖传言曰:嫁衣神功 ...

Sat Feb 20 05:11:00 CST 2021 0 1133
YOLOV4&5原理源代码解析之六:注意力机制SAM》

注意力机制CV领域是从NLP领域借鉴过来的,比如:一段话中提取关键的、具备代表性的词语。这个其实在以前聚类算法中学习过,例如:利用bag of word技术,提取一篇论文的关键词,实现论文查 ...

Tue Mar 09 19:23:00 CST 2021 0 1388
目标检测中的IOUCIOU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IOUCIOU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 ...

Sat Aug 15 18:39:00 CST 2020 0 4316
IoU、GIoU、DIOU、CIOU损失函数

1.IOU损失函数 IOU损失表示预测框A和真实框B之间交并比的差值,反映预测检测框的检测效果。 但是,作为损失函数会出现以下问题: 如果两个框没有相交,根据定义,IoU=0,不能度量IoU为零距离远近的程度。同时因为loss=0,没有梯度回传,无法进行学习训练。 IoU无法 ...

Mon Feb 21 07:40:00 CST 2022 0 1871
 
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