原文:目標檢測中的IOU和CIOU原理講解以及應用(附測試代碼)

上期講解了目標檢測中的三種數據增強的方法,這期我們講講目標檢測中用來評估對象檢測算法的IOU和CIOU的原理應用以及代碼實現。 交並比IOU Intersection over union 在目標檢測任務中,我們用框框來定位對象,如下圖定位圖片中這個汽車,假設實際框是圖中紅色的框框,你的算法預測給出的是紫色的框框,怎么判斷你的算法預測的這個框框的效果好壞呢 這就用到我們的交並比函數IOU了,計算公 ...

2020-08-15 10:39 0 4316 推薦指數:

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AAAI 2020 | DIoU和CIoUIoU目標檢測的正確打開方式

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
目標檢測的數據增強方法(詳細代碼講解

在計算機視覺方面,計算機視覺的主要問題是沒有辦法得到充足的數據。對大多數機器學習應用,這不是問題,但是對計算機視覺,數據就遠遠不夠。所以這就意味着當你訓練計算機視覺模型的時候,數據增強會有所幫助,這是可行的,無論你是使用遷移學習,使用別人的預訓練模型開始,或者從源代碼開始訓練模型。 下面就詳細 ...

Tue Aug 11 02:19:00 CST 2020 0 4657
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
目標檢測——IoU 計算

Iou 的計算 我們先考慮一維的情況:令 \(A = [x_1,x_2], B = [y_1, y_2]\),若想要 \(A\) 與 \(B\) 有交集,需要滿足如下情況: 簡言之,要保證 \(A\) 和 \(B\) 的最大值中最小的那個減去它們的最小值中最大的那個即可獲得公共部分,代碼 ...

Fri Mar 29 07:26:00 CST 2019 0 1906
《YOLOV4&5原理與源代碼解析之三:IOU是如何進化為CIOU

一、IOU IOU:也就是交並比,比較簡單,不多說。 缺點: 上面三種情況IOU值是一樣的,但是重疊情況不一樣。當兩個框沒有交集的時候,IOU = 0,導致梯度消失,沒辦法進行反向傳播。 二、GIOU 上述公式: C表示兩個框的最小外接矩形 gt ...

Tue Feb 23 17:10:00 CST 2021 0 1215
Adaboost原理目標檢測應用

Adaboost原理目標檢測應用 whowhoha@outlook.com Adaboost原理 Adaboost(AdaptiveBoosting)是一種迭代算法,通過對訓練集不斷訓練弱分類器,然后把這些弱分類器集合起來,構成強分類器。adaboost算法訓練 ...

Wed Jun 29 00:31:00 CST 2016 0 2898
深度學習-目標檢測IOU

交並比(Intersection-over-Union,IoU),目標檢測中使用的一個概念,是產生的候選框(candidate bound)與原標記框(ground truth bound)的交疊率,即它們的交集與並集的比值。最理想情況是完全重疊,即比值為1。 計算公式: 核心代碼 ...

Fri May 10 17:33:00 CST 2019 0 909
 
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