IoU Loss GIoU Loss DIoU Loss CIoU Loss,本文按照此路线进行 ...
https: zhuanlan.zhihu.com p https: zhuanlan.zhihu.com p https: zhuanlan.zhihu.com p Iou GIou DIou CIou IoU:使用最广泛的检测框loss。 GIoU: 年CVPR Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bound ...
2021-09-26 11:58 0 171 推荐指数:
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论文:Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning ...
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中带来性能的提升,实验在YOLOv3上提升了5.91mAP,值得学习 论文:Distance-IoU ...
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、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 ...
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中的最小值中最大的那个即可获得公共部分,代码 ...
函数、IOU Loss、GIOU、DIOU、CIOU IOU Loss:考虑检测框和目标框重叠面积 ...
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: 附核心代码 ...