Cross-IOU loss的做法是对每一根向量的回归都运用IOU的思想。 首先考虑将二维的IOU压缩到一维，如图4，两个矩形的IOU就变成了两条线段的IOU，且 IOU=\frac{min(p,g)}{max(p,g)} ，其中p, g分别表示pred和gt，且pred和gt需同向，若pred和gt方向相反，则 IOU=0 。

2024年3月17日 · 🚀 交并比（IoU， Intersection over Union） 是一种计算不同图像相互重叠比例的算法，经常被用于 深度学习 领域的目标检测或语义分割任务中。 在我们得到模型输出的预测框位置后，也可以计算输出框与真实框（Ground Truth Bound）之间的 IoU，此时，这个框的取值范围为 0～1，0 表示两个框不相交，1 表示两个框正好重合。 1-IOU 表示真实框与预测框之间的差异，如果用 1-IOU，这时的取值范围还是 0～1，但是变成了 0 表示两个框重合，1 表示两个框 …

2025年2月20日 · 在目标检测任务中，常用到一个指标IoU，即交并比，IoU可以很好的描述一个目标检测模型的好坏。在训练阶段IoU可以作为anchor-based方法中，划分正负样本的依据；同时也可用作损失函数；在推理阶段，NMS中会用到IoU。

IOU算法是目标检测中最常用的指标，具有尺度不变性，满足非负性；同一性；对称性；三角不等性等特点。 GIOU在基于IOU特性的基础上引入最小外接框解决检测框和真实框没有重叠时loss等于0问题。

2023年9月8日 · 在图像分割领域，最基础、最常见的损失当然是交叉熵损失 —— Cross entropy。 随着不断的研究，涌现出了许多优于 交叉熵 损失的，并且在实际场景中，也往往不会在单单使用 交叉熵 损失了。

IoU就是我们所说的 交并比，是目标检测中最常用的指标，在 anchor-based的方法 中，他的作用不仅用来确定正样本和负样本，还可以用来评价输出框（predict box）和ground-truth的距离。 IoU = \frac {\left| A\cap B \right|} {\left| A\cup B \right|} 可以说 它可以反映预测检测框与真实检测框的检测效果。 还有一个很好的特性就是 尺度不变性，也就是对尺度不敏感（scale invariant）， 在regression任务中，判断predict box和gt的距离最直接的指标就是IoU。 (满足非负性；同一 …

2019年12月25日 · Intersection over Union (IoU) 是目标检测里一种重要的评价值。 上面第一张途中框出了 gt box 和 predict box，IoU 通过计算这两个框 A、B 间的 Intersection Area I 和 Union Area U 的比值来获得： (1) I o U = | A ∩ B | | A ∪ B | = | I | | U |. 然而现有的算法都采用 distance losses (例如 SSD 里的 smooth_L1 loss) 来优化这一评价值。 讲道理 The optimal objective for a metric is the metric itself.

2024年11月24日 · 计算两个边界框的IoU时,如果它们有重叠区域,就测量重叠面积,然后除以两个框所覆盖的总面积。 你是否曾经训练过一个模型,在评估指标上表现出色,但在实际可视化边界框时,却发现它在许多情况下都失败了?这可能是因为像简单交并比(IoU)这样的标准指标并没有很 ...

2021年4月11日 · The key to optimizing the LSNet lies in the ability of fitting various scales, for which we design a novel loss function named cross-IOU loss that computes the cross-IOU of each anchor point-landmark pair to approximate the global …

2021年5月17日 · Cross-IOU loss的做法是对每一根向量的回归都运用IOU的思想。 首先考虑将二维的IOU压缩到一维，如图4，两个矩形的IOU就变成了两条线段的IOU，且 ，其中p, g分别表示pred和gt，且pred和gt需同向，若pred和gt方向相反，则