Loss 總結：IoU loss總結
object detection 損失：更加接近人眼的損失 what is IoU IoU無法精確的反映兩者的重合度大小。如下圖所示，三種情況IoU都相等，但看得出來他們的重合度是不一樣的，左邊的圖回歸的效果最好，右邊的最差。 GIoU Loss(Generalized ...
原文：GFocal_loss簡單總結
GFocal loss簡單總結 文章的主題很突出，針對一階段目標檢測領域的兩個現存的表示問題進行分析，並提出合理的解決方案 論文鏈接 作者知乎解讀鏈接 代碼鏈接 問題 ： 用法不一致，訓練時分類與回歸的head各自分開訓練各自的，但是在推理的時候因為NMS的score，又把分類分數和框質量的分數相乘，或許會有一定的gap 對象不一致，訓練分類時采用focal loss使用了負樣本 正樣本，但框相關 ...
2021-02-25 21:00 0 794 推薦指數：
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