LSNet: Anchor-free新玩法，只用一个head统一目标检测，实例分 …
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 …
目标检测---IOU计算详细解读 (IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIOU …
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 …
【YOLO系列】IoU、GIoU、DIoU、CIoU详细解析 - CSDN博客
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 …
目标检测回归损失函数——IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU
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 …
分割网络损失函数总结！交叉熵，Focal loss，Dice，iou…
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 …
IoU、GIoU、DIoU、CIoU损失函数的那点事儿 - 知乎 - 知乎专栏
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 …
深度学习笔记（十五）目标检测回归损失 GIoU、DIoU、CIoU
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 …
IoU已经out了，试试这几个变体:GIoU、DIoU和CIoU介绍与对比分 …
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 …
Location-Sensitive Visual Recognition with Cross-IOU Loss
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 …
华为&国科大LSNet | Anchor-free新玩法，一个head统一目标检测 …
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 …
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