原文:《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 ,導致梯度消失,沒辦法進行反向傳播。 二 GIOU 上述公式中: C表示兩個框的最小外接矩形 gt:groundtrueth B:boudingbox BUB gt :兩個框的並集 優點:在不重疊的情況下,就算兩個框沒有交集,也不至於導致梯度消失,還能繼續 ...

2021-02-23 09:10 0 1215 推薦指數:

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YOLOV4&5原理源代碼解析之四:DIoU-NMS》

一、Soft-NMS     先回顧下傳統NMS,如下算法流程圖:假如檢測馬,首先檢測到置信度最大的紅色框,然后遍歷紅色框附近的框並計算IOUIOU大的框都刪掉。 因為IOU大,表示高度重疊,所以刪除。至於SOFT-NMS,由於NMS過於絕對,例如下圖,綠框和紅框重疊大多,綠框很可能被刪 ...

Fri Feb 26 06:22:00 CST 2021 0 923
YOLOV4&5原理源代碼解析之一:數據增強》

項目中使用YOLO系列已經大半年,是時候總結下原理了。 事實上YOLO3已經是成熟可靠的目標檢測框架,具有很好的商業價值;而YOLO4&5是將近年來DL領域一些創新、可靠、有效的tricks加進去,進一步提升了YOLO的效果,江湖傳言曰:嫁衣神功 ...

Sat Feb 20 05:11:00 CST 2021 0 1133
YOLOV4&5原理源代碼解析之六:注意力機制SAM》

注意力機制CV領域是從NLP領域借鑒過來的,比如:一段話中提取關鍵的、具備代表性的詞語。這個其實在以前聚類算法中學習過,例如:利用bag of word技術,提取一篇論文的關鍵詞,實現論文查 ...

Tue Mar 09 19:23:00 CST 2021 0 1388
目標檢測中的IOUCIOU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IOUCIOU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 ...

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