目标检测常用的评价指标1IoU（IntersectionoverUnion）2GIoU（GeneralizedIoU）3DIoU（Distance-IoU）4CIoU（Complete-IoU）5EIoU

前言损失函数是用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度，损失函数越小，通常模型的性能越好。不同的模型用的损失函数一般也不一样。损失函数的使用主要是在模型的训练阶段，如果我们想让预测值无限接近于真实值，就需要将损失值降到最低，在这个过程中就需要引入损失函数。而损失函数的选择又是十分关键的。一些常见的损失函数大家可以看我的这篇文章：Pytorch学习笔记（6）：模型的权值初始化与损失函数这篇我们主要讲

WelcometoAedream同学'sblog!并不存在效果一定优秀的IoU，需要结合自己的网络、数据集试验。不想深究原理可直接跳转总结。文内公式均为手打，非图片，方便查看文章目录L1Loss，L2Loss，smoothL1lossL1LossL2LossSmoothL1LossIoUGIoU（CVPR2019）DIoU（AAAI2020）CIoU（AAAI2020）EIoU&Focal（arX

目标检测回归损失函数IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、FocalEIOU、alphaIOU损失函数分析一、IOULoss2016文章《UnitBox:AnAdvancedObjectDetectionNetwork

目录一：前言二：一些数据增强的方法三：自提议四：dropout普通的dropoutyolov4的dropblock五：Labelsmothing标签平滑六：GIOU，DIOU，CIOU七：对网络结构的改进

本篇将演示如何修改：NMS、Merge-NMS、Soft-NMS、CIoU-NMS、DIoU-NMS、GIoU-NMS、EIoU-NMS、SIoU-NMS1.NMS过程NMS过程ForapredictionboundingboxB

文章目录摘要Wise-IoU论文翻译摘要简介A.ln−norm损失B.交集/并集C.聚焦机制相关工作A.BBR的损失函数B.带FM的损失函数方法仿真实验B.梯度消失问题的解决方法C.提出的方法实验A.实验设置B.消融实验结论改进方法获取源码结果验证V1版本的测试结果

YOLOv5：IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU前言前提条件相关介绍IoU（IntersectionoverUnion）GIoU（Generalized-IoU）DIoU（Distance-IoU

文章目录L-normLoss系列L1LossL2LossSmoothL1LossIOU系列IOU（2016）GIOU（2019）DIOU（2020）CIOU（2020）EIOU（2022）αIOU(2021

目录1、IoU1.1什么是IOU1.2IOU代码2、GIOU2.1为什么提出GIOU2.2GIoU代码3DIoU

损失函数代码实现和优缺点对比一、几种IOU损失的优缺点对比二、代码实现1、IOU2、DIOU3、GIOU4、CIOU一、几种IOU损失的优缺点对比二、代码实现1、IOU#----------------

改进3：使用GIoU性能指标和损失函数目的：提升网络性能cfg/yolov3-voc-giou.cfg......

目标检测的改进方向有很多，这次介绍一篇CVPR2019针对Loss的改进方法:GIOULossMotivation现有目标检测的Loss普遍采用预测bbox与groundtruthbbox的1-范数，2-范数来作为loss。但是评测的时候却又采用IOU来判断是否检测到目标。显然二者有一个Gap，即loss低不代表IOU就一定小。就拿下面的例子来说：上图第一排，所有物体的2-范数loss都一样，但是

本文来自公众号“AI大道理”。这里既有AI，又有生活大道理，无数渺小的思考填满了一生。目标检测任务的损失函数由两部分构成：ClassificationLoss和BoundingBoxRegeressionLoss。SmoothL1LossL1Loss（MeanAbsoluteError，MAE）平均绝对误差（MAE）是一种用于回归模型的损失函数。MAE是目标变量和预测变量之间绝对差值之和，因此它衡

GIOU：对IOU的优化IOU优缺点目标检测中常常用iou来衡量proposal或anchor和gt之间的重合度，也就是他们之间的交并比，是目标检测中重要的评价尺度，鲜明的特点就是对尺度scale不敏感

文章目录2022.1.15的记录2022.1.15的记录yolo3的损失函数讲解yolov5的损失函数的几点理解IOU、GIOU、CIOU、DIOUNMS非常感谢发布上面文章的博主，帮助太大了。

在YoloV7中添加EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU,Wise-IoU.yolov7中box_iou其默认用的是CIoU，其中代码还带有GIoU，DIoU,AlphaIoU，文件路径

EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU,Wise-IoU.2023-2-7更新yolov8添加Wise-IoUB站链接yolov8中box_iou其默认用的是CIoU，其中代码还带有GIoU

包含大量的原创首发改进方式,所有文章都是全网首发原创改进内容本篇文章基于YOLOv5、YOLOv7芒果改进YOLO系列：YOLOv7改进IoU损失函数：YOLOv7涨点Trick，改进添加SIoU损失函数、EIoU损失函数、GIoU

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锚框损失Iou-Loss【IoULoss、GIoULoss、DIoULoss、CIoULoss、CDIoULoss、F-EIoULoss、α-IoULoss】论文打包下载yolo系列论文https://download.csdn.net/download/CeciliaXinn/85450684IOULoss系列论文https://download.csdn.net/download/Cecili

边界框回归（BBR）的损失函数对于目标检测至关重要。它的良好定义将为模型带来显著的性能改进。大多数现有的工作假设训练数据中的样本是高质量的，并侧重于增强BBR损失的拟合能力。一、L2-norm最初的基于回归的BBR损失定义为L2-norm，L2-norm损失主要有两个缺点：1、边界框的坐标（以xt、xb、xl、xr的形式）被优化为四个独立变量。这个假设违背了对象的边界高度相关的事实。简单的分开计算

最近，已经提出了IoU损失和generalizedIoU(GIoU)Loss作为评估IoU的指标，但仍然存在收敛速度慢和回归不准确的问题。

yolo目标检测，做个简单的学习记录损失函数，参考1参考链接，alpha版的各种损失alpha_iou,alpha_diou,alpha_giou,alpha_ciou,alpha_siouyolov6

一：IoU1：笔记原页IoULoss=1-IoU2：IOU优缺点目标检测中常常用iou来衡量proposal或anchor和gt之间的重合度，也就是他们之间的交并比，是目标检测中重要的评价尺度，鲜明的特点就是对尺度scale不敏感。然而没有方向信息，无法指导神经网络应该如何调整：·如果两个框没有交集，则IOU=0，不能反映两者距离的大小，并且loss=0，没有梯度回传，神经网络无法学习；·IoU无

于是提出了GIoU。其中C是覆盖B和Bgt的最小bbox。由于引入惩罚项，在不重叠的情况下，预测框会向目标框移动。但在这种情况下GIoUloss会退化成IoUloss。

文章目录前言一、IOU1.1IOU_1pre_1gt1.2IOUs_npre_1gt二、GIOU三、DIOU四、CIOU参考前言本篇文章综合的介绍下各种IOU，主要内容以代码为主，且代码按照公式的逻辑一步步写下来的

IOU(IntersectionoverUnion)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（predictbox）和ground-truth的距离。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（scaleinvaria

目标检测学习笔记——map概念、IoU汇总Iou、Giou、Ciou、Diou文章目录目标检测学习笔记——map概念、IoU汇总Iou、Giou、Ciou、Diou前言一、什么是map值？

例如有两个区域C与G，如下图表示：那么IoU的值定义为：IoU=C∩GC∪GIoU=\frac{C\capG}{C\cupG}IoU=C∪GC∩G目标检测中的IoU在目标检测中，算法预测出来的boundingbox

写在前面一、IoU（IntersectionoverUnion）1.1IoU的优点1.2作为损失函数会出现的问题(缺点)二、GIoU（Generalized）三、DIoU四、CIoU总结写在前面沉寂一段时间

文章目录1引言2问题分析3GIoULoss计算过程4IoU和GIoU对比分析5代码实现IoU与GIoU的对比可视化6感谢链接1引言目标检测任务的损失函数由ClassificitionLoss和BoundingBoxRegeressionLoss

然后又基于IoU做为loss存在的不足，提出了GIoU。1.基本介绍在目标检测中现在基本上都是

最近看了网上很多博主写的iou实现方法，但Giou的代码似乎比较少，于是便自己写了一个，新手上路，如有错误请指正，话不多说，上代码：defIou(rec1,rec2):x1,x2,y1,y2=rec1#

文章目录摘要介绍相关工作优化iou结论GeneralizedIntersectionoverUnion:AMetricandALossforBoundingBoxRegression（2019IEEE）摘要iou是目标检测基准中最常用的评估指标。然而，优化常用的回归边界盒参数的距离损失与最大化该度量值之间存在差距。度量的最优目标是度量本身。对于轴对称的二维边界盒，IoU可以直接作为一种回归损失。但

GeneralizedIntersectionoverUnion:AMetricandALossforBoundingBoxRegression一、动机：在目标检测任务中，回归loss相同的情况下，IoU却可能大不相同。如下图(a)所示：三张图有一样的L2距离，但是IoU值却完全不同。坐标表示方法为(x1,y1,x2,y2)。图(b)为L1距离。坐标表示方法为(x,y,w,h)，x,y为中心点坐标

衡量目标检测定位性能的主要指标是交并比iou，我们在设计损失函数的时候通常是使用mse等损失函数来优化模型对目标的定位结果，但是这类损失函数并不能够良好的反应定位精度。对iou的认识：可以反应预测检测框与真实框的检测效果，有一个很好的特性是尺度不变性也就是对尺度不敏感，在回归任务重判断predictbox和gt的距离最直接的指标就是iou（满足非负性，同一性，对称性，三角不等性）。作为损失函数会出

文章目录GeneralizedIntersectionoverUnion:AMetricandALossforBoundingBoxRegression代码Giou能够优化那些完全没有相交的框（IOU损失做不到

具体请参考：generalized-iou/Detectron.pytorch主要代码：x1,y1,x2,y2=bbox_transform(output,transform_weights)x1g,y1g,x2g,y2g=bbox_transform(target,transform_weights)x2=torch.max(x1,x2)y2=torch.max(y1,y2)xkis1=torc

1、解决具有相同重叠面积，损失相同的问题2、解决不相交的情况，损失都为0defGiou(rec1,rec2):#分别是第一个矩形左右上下的坐标x1,x2,y1,y2=rec1x3,x4,y3,y4=rec2iou=Iou(rec1,rec2)area_C=(max(x1,x2,x3,x4)-min(x1,x2,x3,x4))*(max(y1,y2,y3,y4)-min(y1,y2,y3,y4))a

笔者使用numpy实现了GIOU，废话不多说，直接贴上代码：importnumpyasnpdefGIOU(boxes1,boxes2):"calculateGIOU"'''boxes1shape:shape

refhttps://blog.csdn.net/qq_39027890/article/details/88049545#对象检测精度测量

1、问题：giou为什么要加IOU？这是因为-号两边的部分，在A和B重合前后只有一个生效，另一个是0.2、Lgiou式子中为什么要用1减？为了将式子变成减函数，方便梯度下降。

GIoU、DIoU、CIoU详解GIoU、DIoU、CIoUGIoU优势核心实现公式CodeDIoU(Distance-IoU)MotivationContributionsDetailResultDiscussionGIoU

1GIOU论文：https://arxiv.org/abs/1902.09630代码：https://github.com/generalized-iou/g-darknet1.1摘要IOU是目标检测中的度量标准

GIoULoss参考文献：GeneralizedIntersectionoverUnion:AMetricandALossforBoundingBoxRegressionGIoU是源自IoU的一种边框预测的损失计算方法，在目标检测等领域，需要对预测边框（preBBox）与实际标注边框（groundtruthBBox）进行对比，计算损失。在Yolo算法中，给定预测值与groundtruth的x\y\

首先我们给出论文中关于GIoU的算法叙述计算GIoU的算法过程图示说明这里我们按照GIoU算法过程进行讲解：首先绿色框表示的BpB^pBp,黑色框表示的是BgB^gBg,首先计算IoU和我们熟知的方式相同

这时就可以用到GIOU,GIOU的取值范围是[-1,1],像上面第2种情况，两个目标框相距甚远，它们的GIOU就偏向于-1.GIOU的公式如下：Convexshape