函数、IOU Loss、GIOU、DIOU、CIOU IOU Loss:考虑检测框和目标框重叠面积 ...
IOU gt GIOU gt CIOU gt Focal loss 参考b站 总览 IOU loss GIOU loss Glou缺点:当两个目标边界框是并集是GLOU退化层LOU 后面的一项退化成了 Diou loss DIOU计算公式: Ciou loss 样例 Focal loss Focal Loss gt 针对正负样本极不平衡的情况 引入a对于计算cross entropy的计算 这里的 ...
2021-03-27 22:15 0 276 推荐指数:
函数、IOU Loss、GIOU、DIOU、CIOU IOU Loss:考虑检测框和目标框重叠面积 ...
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 ...
IoU Loss GIoU Loss DIoU Loss CIoU Loss,本文按照此路线进行 ...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/94799295 https://zhuanlan.zhihu.com/p/366744055 https://zhuanlan.zhihu.com/p/359982543 Iou GIou DIou CIou ...
IoU、GIoU、DIoU、CIoU损失函数 目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss两部分构成。目标检测任务中近几年来Bounding Box Regression Loss Function的演进过程,其演进 ...
本文来自公众号“每日一醒” 目标检测任务的损失函数由两部分构成:Classification Loss和Bounding Box Regeression Loss。 Smooth L1 Loss L1 Loss(Mean Absolute Error,MAE) 平均 ...
前言: 在目标检测的任务中,一样的损失函数可能有不同的IOU值,如下图(L2作为损失函数) 上图三张图有一样的L2距离,但是IoU值却完全不同。坐标表示方法为(x1,y1,x2,y2)。 下图为L1距离。坐标表示方法为(x,y,w,h),x,y为中心点坐标 ...
本质上讲,Focal Loss 就是一个解决分类问题中类别不平衡、分类难度差异的一个 loss,总之这个工作一片好评就是了。 看到这个 loss,开始感觉很神奇,感觉大有用途。因为在 NLP 中,也存在大量的类别不平衡的任务。最经典的就是序列标注任务中类别是严重不平衡的,比如在命名实体识别中 ...