原文:IOU->GIOU->CIOU->Focal_loss

IOU gt GIOU gt CIOU gt Focal loss 參考b站 總覽 IOU loss GIOU loss Glou缺點:當兩個目標邊界框是並集是GLOU退化層LOU 后面的一項退化成了 Diou loss DIOU計算公式: Ciou loss 樣例 Focal loss Focal Loss gt 針對正負樣本極不平衡的情況 引入a對於計算cross entropy的計算 這里的 ...

2021-03-27 22:15 0 276 推薦指數:

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IoUGIoU、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
IoUGIoU、DIoU、CIoU損失函數

IoUGIoU、DIoU、CIoU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
GIOU 相比於IOU的好處

前言:   在目標檢測的任務中,一樣的損失函數可能有不同的IOU值,如下圖(L2作為損失函數)   上圖三張圖有一樣的L2距離,但是IoU值卻完全不同。坐標表示方法為(x1,y1,x2,y2)。   下圖為L1距離。坐標表示方法為(x,y,w,h),x,y為中心點坐標 ...

Sun Mar 01 22:44:00 CST 2020 3 2787
Focal Loss 理解

本質上講,Focal Loss 就是一個解決分類問題中類別不平衡、分類難度差異的一個 loss,總之這個工作一片好評就是了。 看到這個 loss,開始感覺很神奇,感覺大有用途。因為在 NLP 中,也存在大量的類別不平衡的任務。最經典的就是序列標注任務中類別是嚴重不平衡的,比如在命名實體識別中 ...

Thu Jul 18 22:59:00 CST 2019 0 5111
 
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