IoU.GIoU.DIoU.CIoU损失函数 目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss两部分构成.目标检测任务中近几年来Bounding Box Regression Loss Function的演进过程,其演进路线是 一.IOU(Intersection over Union) 1. 特性(优点) 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.作用不仅用来确定正样本和负样…

一. 整体架构 整体架构和YOLO-V3相同(感谢知乎大神@江大白),创新点如下: 输入端 --> Mosaic数据增强.cmBN.SAT自对抗训练: BackBone --> CSPDarknet53.Mish激活函数.Dropblock: Neck --> SPP.FPN+PAN结构: Prediction --> GIOU_Loss.DIOU_nms. 二. 输入端 1. 数据加载流程(以训练为例) "darknet/src/darknet.c"--mai…

Yolov4性能分析(下) 六. 权重更新 "darknet/src/detector.c"--train_detector()函数中: ...... /* 开始训练网络 */ float loss = 0; #ifdef GPU if (ngpus == 1) { int wait_key = (dont_show) ? 0 : 1; loss = train_network_waitkey(net, train, wait_key); // network.c中,train_net…

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升,实验在YOLOv3上提升了5.91mAP,值得学习 论文:Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression 论文地址:https://arxiv.org/abs/1911.08287 代码地址:ht…

[代码剖析]   推荐阅读! SSD 学习笔记 之前看了一遍 YOLO V3 的论文,写的挺有意思的,尴尬的是,我这鱼的记忆,看完就忘了  于是只能借助于代码,再看一遍细节了. 源码目录总览 tensorflow-yolov3-master ├── checkpoint //保存模型的目录 ├── convert_weight.py//对权重进行转换,为了模型的预训练 ├── core//核心代码文件夹 │ ├── backbone.py │ ├── common.py │ ├── config…

Loss Functions 总结 损失函数分类: 回归损失函数(Regression loss), 分类损失函数(Classification loss) Regression loss functions 通常用于模型预测一个连续的值,例如一个人的年龄 Classification loss functions 通常用于模型预测一个离散的值,例如猫狗分类问题 1. L1 loss Mean Absolute Error(MAE), 也称作L1 loss computes the averag…

目录 NMS总结 一. NMS 二. Soft-NMS 三. IOU-Guided NMS 四. Softer-NMS 五. DIOU-NMS 六. 总结 NMS总结 一. NMS 目标检测:同一个类别中,以置信度为首选,置信度高的,抑制(删除)周围交集大的置信度低的框. 这里直接以Soft-NMS论文中的一幅图为例子: 输入: 每次输入一个类,类内进行NMS \(B={b_1,...,b_N}\) :检测到的bounding box \(S={s_1,...,s_N}\) :置信度 \(N_t…

YOLOv4全文阅读(全文中文翻译) YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf 代码链接: https://github.com/AlexeyAB/darknet 摘要 有大量的特征被认为可以提高卷积神经网络(CNN)的精度.需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试,并对结果进行理论验证.某些功能只对某些模型进行操作,某些问题只对某些模型…

YOLO v4分析 YOLO v4 的作者共有三位:Alexey Bochkovskiy.Chien-Yao Wang 和 Hong-Yuan Mark Liao.其中一作 Alexey Bochkovskiy 是位俄罗斯开发者,此前曾做出 YOLO 的 windows 版本. 那么,YOLOv4 性能如何呢? 在实际研究中,有很多特性可以提高卷积神经网络(CNN)的准确性.需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试,并需要对其结果进行理论上的证明.某些特性仅在某些模型上运行,并且仅在某些问…

摘要:本文解读了<Gaussian Bounding Boxes and Probabilistic Intersection-over-Union for Object Detection>,该论文针对目标检测任务,提出了新的高斯检测框(GBB),及新的计算目标相似性的方法(ProbIoU). 本文分享自华为云社区<论文解读系列十九:用于目标检测的高斯检测框与ProbIoU>,作者:BigDragon. 论文地址: https://arxiv.org/abs/2106.06072…