原文:深度學習筆記(十五)目標檢測回歸損失 GIoU、DIoU、CIoU

論文:Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding BoxRegression Distance IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression 代碼:https: giou.stanford.edu https: gith ...

2019-12-25 17:07 0 5075 推薦指數:

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目標檢測回歸損失函數簡介SmoothL1/IoU/GIoU/DIoU/CIoU Loss

目標檢測任務的損失函數由 Classificition Loss 和 Bounding Box Regeression Loss 兩部分構成。本文介紹目標檢測任務中近幾年來Bounding Box Regression Loss Function的演進過程,其演進路線是Smooth L1 Loss ...

Thu Oct 28 05:07:00 CST 2021 0 1246
IoU、GIoUDIOUCIOU損失函數

1.IOU損失函數 IOU損失表示預測框A和真實框B之間交並比的差值,反映預測檢測框的檢測效果。 但是,作為損失函數會出現以下問題: 如果兩個框沒有相交,根據定義,IoU=0,不能度量IoU為零距離遠近的程度。同時因為loss=0,沒有梯度回傳,無法進行學習訓練。 IoU無法 ...

Mon Feb 21 07:40:00 CST 2022 0 1871
IoU、GIoUDIoUCIoU損失函數

IoU、GIoUDIoUCIoU損失函數 目標檢測任務的損失函數由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss兩部分構成。目標檢測任務中近幾年來Bounding Box Regression Loss Function的演進過程,其演進 ...

Sun May 31 23:55:00 CST 2020 0 4484
交叉熵、Focal loss、L1,L2,smooth L1損失函數、IOU Loss、GIOUDIOUCIOU

深度學習損失函數小結 在深度學習中,損失函數扮演着很重要的角色。通過最小化損失函數,使得模型達到收斂狀態,減少模型預測值的誤差。因此,不同的損失函數,對模型的影響是重大的。下面總結一下常用的損失函數: 圖像分類:交叉熵 目標檢測:Focal loss、L1/L2損失 ...

Mon Feb 24 05:37:00 CST 2020 0 749
AAAI 2020 | DIoUCIoU:IoU在目標檢測中的正確打開方式

論文提出了IoU-based的DIoU loss和CIoU loss,以及建議使用DIoU-NMS替換經典的NMS方法,充分地利用IoU的特性進行優化。並且方法能夠簡單地遷移到現有的算法中帶來性能的提升,實驗在YOLOv3上提升了5.91mAP,值得學習 論文:Distance-IoU ...

Fri Mar 27 18:37:00 CST 2020 0 866
基於深度學習目標檢測

轉:https://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6035514.html 普通的深度學習監督算法主要是用來做分類,如圖1(1)所示,分類的目標是要識別出圖中所示是一只貓。而在ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition ...

Fri Jun 21 06:00:00 CST 2019 0 632
 
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