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 ...
原文：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 L LossIoU LossGIoU LossDIoU LossCIoU Loss，本文按照此路線進行講解。 IOU 介紹 ...
2021-10-27 21:07 0 1246 推薦指數：
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AAAI 2020 | DIoU和CIoU：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 ...