object detection 损失:更加接近人眼的损失

what is IoU



  1. 如果两个框没有相交,根据定义,IoU=0,不能反映两者的距离大小(重合度)。同时因为loss=0,没有梯度回传,无法进行学习训练。



IoU无法精确的反映两者的重合度大小。如下图所示,三种情况IoU都相等,但看得出来他们的重合度是不一样的,左边的图回归的效果最好,右边的最差。

GIoU Loss(Generalized Intersection over Union)



C指的是,能够将预测框和gt框最小包围的box

更倾向于这种同一水平和同一垂直的

https://zhuanlan.zhihu.com/p/104236411

DIoU loss (Distance-IoU Loss)



  1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/94799295
  2. https://www.cnblogs.com/VincentLee/p/12579756.html

CIoU Loss (Complete-IoU)





在DIoU loss的基础上添加了宽高比的loss

Loss 总结:IoU loss总结的更多相关文章

  1. 损失函数 hinge loss vs softmax loss

    1. 损失函数 损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f(x) 与真实值 Y 的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用 L(Y,f(x)) 来表示. 损失函数越小,模型的鲁 ...

  2. 机器学习中的损失函数 (着重比较:hinge loss vs softmax loss)

    https://blog.csdn.net/u010976453/article/details/78488279 1. 损失函数 损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f( ...

  3. train loss与test loss结果分析/loss不下降

    train loss与test loss结果分析 train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习; train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过 ...

  4. train loss与test loss结果分析

    train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习; train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合; train loss 趋于不变,test ...

  5. train loss与test loss结果分析(接利用caffe的solverstate断点训练)

    train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习; train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合; train loss 趋于不变,test ...

  6. 回归损失函数2 : HUber loss,Log Cosh Loss,以及 Quantile Loss

    均方误差(Mean Square Error,MSE)和平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE) 是回归中最常用的两个损失函数,但是其各有优缺点.为了避免MAE和MSE各自的优缺 ...

  7. train loss和test loss

    train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习;(最好的)train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合;(max pool或者正则化)tra ...

  8. yolo v3 loss=nan, Avg loss=nan的一种原因

    我这里是由于数据整理错误导致的,同一标注区域重复2次送入模型,具体如下: 0.798046875 0.5555555555555556 0.04296875 0.03611111111111111 0 ...

  9. AAAI 2020 | DIoU和CIoU:IoU在目标检测中的正确打开方式

    论文提出了IoU-based的DIoU loss和CIoU loss,以及建议使用DIoU-NMS替换经典的NMS方法,充分地利用IoU的特性进行优化.并且方法能够简单地迁移到现有的算法中带来性能的提 ...

随机推荐

  1. 在Java中使用AES加密

    本文转载https://blog.csdn.net/z69183787/article/details/82746686

  2. idea 项目启动console卡在Connected to the target VM, address: '127.0.0.1:51140', transport: 'socket'不动了

  3. 微信小程序开发部署

    一.开发准备 1,想要开发微信小程序,必须要有一个AppId,如果没有可以去注册一个.   https://mp.weixin.qq.com/进入注册页面,点击上方注册.   2,点击选择“小程序”出 ...

  4. sqlserver——merge用法

    merge集插入,更新,删除于一体,如果要对一个表同时进行插入,更新,删除2个或3三个操作.效率要高于单个操作. merge into tableb b --被操作表using (select id, ...

  5. HDU-2473 Junk-Mail Filter(并查集的使用)

    原题链接:https://vjudge.net/problem/11782/origin Description: Recognizing junk mails is a tough task. Th ...

  6. STL源码剖析:迭代器

    准备知识 什么是迭代器? 迭代器是链接容器和算法的桥梁,所有的算法都通过迭代器操作容器中的数据 迭代器是一种智能指针,最重要的操作符重载就是operator*,operator-> 迭代器的实现 ...

  7. NoSQL数据库-MongoDB 学习(一)

    基本介绍 MongoDB 是为了快速开发互联网 Web 应用而设计的数据库系统 MongoDB 的设计目标是极简.灵活.作为 Web 应用栈的一部分 MongoDB 的数据模型是面向文档的,所谓文档是 ...

  8. 题解 CF576D 【Flights for Regular Customers】

    对每条边来说,可以走这条边的限制解除是按\(d\)的顺序,所以先对每条边按\(d\)排序. 然后考虑每两条边之间的处理,用一个矩阵表示当前走\(d\)步是否可以从一个点到另一个点,称其为状态矩阵,用另 ...

  9. Django Models随机获取指定数量数据方法

    方法一:新增models的Manager方法 下面就直接发代码了 class RandomManager(models.Manager): def get_queryset(self): return ...

  10. 毫无基础的人入门Python,Python入门教程

    随着人工智能的发展,Python近两年也是大火,越来越多的人加入到Python学习大军,对于毫无基础的人该如何入门Python呢?这里整理了一些个人经验和Python入门教程供大家参考. 如果你是零基 ...