giou

目标检测中IOU GIOU DIOU CIOU的理解

不能反映两框是怎么相交的GIOU可以解决1，2这类问题，能给出梯度值，在IOU基础上加了一个惩罚项，当bbox的距离越大时，惩罚项将越大GIOU存在的问题:1.两框包含的时候，GIOU会退化成IO
渡伴·2020-08-24 18:00

目标检测（损失函数）：目标定位损失—GIoU

目标检测（损失函数）：目标定位损失—GIoU1、提出问题2、解决方案CVPR2019CVPR~2019CVPR2019有一篇介绍目标检测定位损失函数的paperpaperpaper：论文链接：GeneralizedIntersectionoverUnion
牛顿爱吃香蕉·2020-08-19 05:08

CVPR2019目标检测方法进展综述

backbone和特征提取2、基于优化的算法3、基于优化损失函数的方法4、基于优化NMS的方法5、基于Anchor生成的算法6、one-shotlearning以及zeroshotlearning二、GIoU1
^十方树^·2020-08-19 05:02

秋招面试问题总结-视觉算法

目录YOLOv3对YOLOv2的改进：YOLOv4对YOLOv3的改进Focalloss的具体实现YOLOv3中正负样本的分类GIOU的具体实现YOLOv3中正负样本的选择FasterRCNN面试问题总结神经网络相关基于多目标跟踪算法的车位跟踪
隔壁王校长wyh·2020-08-16 15:08

Giou YOLOv3 | CVPR2019，通用，更优的检测框损失函数

这篇论文提出的GIou损失函数，是一种目标检测领域用于回归目标框损失函数。该Trick适用于任何目标检测算法。本文以YOLOv3为例进行阐述。
莱布尼茨的yolo·2020-08-14 21:02

Generalized Intersection over Union(GIOU)论文核心思想解读笔记

GeneralizedIntersectionoverUnion:AMetricandALossforBoundingBoxRegression论文核心解读（最近在忙于考研(20)，所以这里就放核心的思想，详细的其他，以后有时间再补充吧）目录GeneralizedIntersectionoverUnion:AMetricandALossforBoundingBoxRegression论文核心解读本
码元·2020-08-14 19:51

DeepLearing—CV系列（十三）——YOLOv4完整核心理论详解

结构1.1网络结构图1.2YOLOv4的PAN结构1.3激活函数的思考1.3.1Mish激活函数1.3.2Swish激活函数二、损失2.1L1、L2、SMOPTH_L12.2IOU_LOSS的问题2.3GIOU_Loss2.4DIOU_Loss2.5CIOU_Loss2.6DIOU_nms
wa1tzy·2020-08-11 10:38

IoU、GIoU、DIoU、CIoU损失函数的那点事儿

公众号关注“视学算法”设为“星标”，DLCV消息即可送达！来自|知乎作者|Errorhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/94799295仅作学术交流，如有侵权，请联系删文一、IOU(InterpoverUnion)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，https://zhuanlan.zhihu.com/p/6
视学算法·2020-08-04 09:24

目标检测中的各种IoU Loss（IoU、GIoU、DIoU、CIoU）

IoULoss对于检测框B和groundtruthG，二者的IoU如下：那么IoULoss即为1-IoU。显然IoULoss具有非负性、尺度不变性、同一性、对称性、三角不等性等特点，所以可以用于boundingbox的回归任务中。但同时，IoULoss也存在一个很致命的缺点：当B与G的IoU为0时，Loss也为0，网络无法进行训练。因此IoUloss在回归任务中的表现并不好。GIoULoss论文：
_white_door·2020-08-01 21:01

Giou YOLOv3 | CVPR2019，通用，更优的检测框评价指标

本文提出的GIou损失函数，是一种目标检测领域用于回归目标框损失函数。该Trick适用于任何目标检测算法。本文以YOLOv3为例进行阐述。
yuanCruise·2020-07-31 21:32

yolov3 loss函数探索（二）：diou/ciou-darknet

GIOU：GIOU损失在IOU的基础上，解决边界框不重合时的问题。DIOU：DIOU损失在IOU的基础上，考虑边界框中心距离的信息。
小楞·2020-07-16 05:19

yolov3中loss函数的探索（一）：ori-darknet、giou-darknet

yolov3中loss函数的探索知识补丁1.交叉熵（p(xi)：真实分布概率；q(xi)：预测分布概率）在机器学习中，我们需要评估label和predicts之间的差距，使用KL散度刚刚好，由于KL散度中的前一部分熵不变，故在优化过程中，只需要关注交叉熵就可以了。所以一般在机器学习中直接用用交叉熵做loss，评估模型。交叉熵是用来评估当前训练得到的概率分布与真实分布的差异情况。它刻画的是实际输出（
小楞·2020-07-16 05:18

YOLOV3模型优化系列（二）CIOU-Loss YOLOV3介绍

四个IOUloss概念经典IOUloss：GIOU：GeneralizedI
ltshan139·2020-07-16 02:13

GIoU论文笔记

结论：提出了新的评价指标GIoU——广义交并比，以及以GIoU为基础的GIoULossMotivation：IoU对于没有交集的两个box始终=0，这样对应紧挨着临近的和距离无限远的两种情况就没有区别，
lt1103725556·2020-07-11 12:36

GIOU,DIOU

一.IOU1.GIOU解决没有交集的框,IOU为0,其损失函数导数为0,无法优化的问题。
DL_fan·2020-07-11 05:14

目标检测回归损失函数小结IOU、GIOU、DIOU、CIOU

L1loss本方法由微软rgb大神提出，FastRCNN论文提出该方法。假设x为预测框和真实框之间的数值差异，常用的L1Loss定义为：L1=∣x∣L_1=|x|L1=∣x∣导数：L2Loss定义为：L2=x2L_2=x^2L2=x2导数：smoothL1Loss定义为：导数：从损失函数对x的导数可知：L1损失函数对x的导数为常数，在训练后期，x很小时，如果learningrate不变，损失函数会
yx868yx·2020-07-09 04:28

目标检测框回归损失函数-SmoothL1、Iou、Giou、Diou和Ciou

目录1引言2检测框回归损失函数2.1SmoothL12.1.1SmoothL1Torch实现代码2.1.2SmoothL1的缺点2.2Iou2.2.1IouTorch代码实现2.2.2Iou的缺点2.3Giou2.3.1GiouTorch
超超爱AI·2020-07-08 20:13

目标检测边界框回归损失函数汇总：SmoothL1/IoU/GIoU/DIoU/CIoU Loss

1.L1loss、L2loss、SmoothL1loss2.IoUloss论文:UnitBox:AnAdvancedObjectDetectionNetwork.本文由旷视提出，发表于2016ACM。论文最大的贡献就是提出了一种新的目标边界框定位损失：IoUloss。2.1提出问题在目标检测领域，一般把目标边界框表示为4个变量（x,y,w,h）或（x1,y1,x2,y2）。目标边界框回归问题通常采
dekiang·2020-07-08 19:25

IOU & GIOU & DIOU 介绍及其代码实现

IOU&GIOU&DIOU介绍及其代码实现微信公众号：幼儿园的学霸个人的学习笔记，关于OpenCV,关于机器学习,…。问题或建议，请公众号留言;从IOU，到GIOU，然后到最近的DIOU、CIOU。
leonardohaig·2020-07-07 13:42

IoU，GIoU，DIoU和CIoU三种目标检测loss

GIoU：2019年CVPRGeneralizedIntersectionoverUnion:AMetricandALossforBoundingBoxRegressionDIoU和CIoU：2020年
donkey_1993·2020-07-07 07:37

目标检测中的回归损失函数系列二：IoU Loss

看一张图关注IoU部分（GIoU先不管）：图中第一行，所有目标的L1Loss都一样，但是第三个的IoU显然是要大于第一个，并且第3个的检测结果似乎也是好于第一个的。第二行类似，所有
梦坠凡尘·2020-07-07 04:37

DIoU、CIoU、GIoU、IoU再理解结合代码

https://raw.githubusercontent.com/2017TJM/DIoU-SSD-pytorch/master/utils/box/box_utils.pyDIoUdefbbox_overlaps_diou(bboxes1,bboxes2):rows=bboxes1.shape[0]#第一个框的个数cols=bboxes2.shape[0]#第二个框的个数dious=torch
TJMtaotao·2020-07-07 00:04

交叉熵、Focal loss、L1，L2，smooth L1损失函数、IOU Loss、GIOU、DIOU和CIOU

下面总结一下常用的损失函数：图像分类：交叉熵目标检测：Focalloss、L1/L2损失函数、IOULoss、GIOU、DIOU、CIOUIOULoss：考虑检测框和目标框重叠面积。
假言命题·2020-07-06 17:27

目标检测中的IOU损失集合

目录一、IOU二、GIOU三、DIOU四、CIOU五、性能对比一、IOU1.IOU即为交并比，图像如下。
xxzccccccc·2020-07-06 16:37

YOLOV3-损失函数及其源代码理解

损失函数及其源代码理解（yolo_layer.c）讲得好https://github.com/AlexeyAB/darknet/issues/821x,y,w,h损失原版的bbox损失为MSE，其后又GIOU
WHILEFALSETRUE·2020-07-04 05:14

YOLO-V4源码详解

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
爱旅行的球迷Engineer·2020-07-02 17:00

物体检测——IOU系列（IOU/GIOU/DIOU/CIOU）

IOU（IntersectionoverUnion）交并比，两个rect的交集面积除以并集，很直观，不适合作为loss在GIOU出现之前一般还是用bbox的距离作为lossdefbbox_io
朱铭德·2020-06-30 18:16

DIoU YOLOv3 | AAAI 2020：更加稳定有效的目标框回归损失

DIoU要比GIou更加符合目标框回归的机制，将目标与anchor之间的距离，重叠率以及尺度都考虑进去，使得目标框回归变得更加稳定，不会像IoU和GIoU一样出现训练过程中发散等问题。
yuanCruise·2020-06-24 22:08

目标检测中的回归损失函数系列三：GIoU Loss

arxiv.org/abs/1902.09630代码：https://github.com/generalized-iou/g-darknet目标检测中的回归损失函数系列二：IoULoss已经讲过IoULoss，GIoU
梦坠凡尘·2020-06-22 19:30

IOU,GIOU,DIOU,CIOU

IOU:https://www.jianshu.com/p/e3bf67cd4459https://blog.csdn.net/leonardohaig/article/details/103394369?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth
听我的错不了·2020-06-02 15:55

GIoU

论文GeneralizedIntersectionoverUnion:AMetricandALossforBoundingBoxRegression摘要IoU是目标检测benchmarks中使用最广的评估指标，然而，优化回归bbox参数的距离损失并不等价于最大化IoU指标。对于轴对齐的2Dbbox，IoU可直接用作回归损失，但是IoU无法优化无重叠的bbox，所以本文提出一种泛化版的Iou，名为G
tsuka_okami·2020-03-30 06:11

【从零开始学习YOLOv3】4. YOLOv3中的参数搜索

1.超参数YOLOv3中的超参数在train.py中提供，其中包含了一些数据增强参数设置，具体内容如下：hyp={'giou':3.54,#gioulossgain'cls':37.4,#clslossgain'cls_pw
pprp·2020-03-07 09:00

深度学习之损失函数小结

接下来，总结一下，在工作中经常用到的损失函数：图像分类：交叉熵目标检测：Focalloss，L1/L2损失函数，IOULoss，GIOU，DIOU，CIOU图像识别：TripletLoss，CenterLoss
啊顺·2020-02-08 15:00

python实现的Iou与Giou代码

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#
weixin_43865185·2020-01-18 10:36

AAAI2020 目标检测算法DIoU YOLOv3 更加稳定有效的目标框回归损失,性能提升近3%

背景让我们回到IoU损失和GioU损失。IoU损失可以表示为：，从IoU的角度看，回归损失是可以解决的，但它的缺点是当两个框不想相交时，IoU损失总是1，不能给出优化方向。所以乔来了。
imalg图像算法·2019-12-25 10:45

GIOU阅读笔记

AMetricandALossforBoundingBoxRegression1IOU为何不能作为损失函数现在普遍优化坐标框的方法是采用4个坐标点与真实值的偏移的L1或者L2范式，上图表明，当它们具有相同的L1或者L2范式的时候，iou的值或giou
彭_闯·2019-11-12 11:28

《论文翻译》 GIOU

目录广义交并比-GIOU（回归检测的一种指标和Loss）注释1.摘要2.介绍3.相关工作4.广义交并比5.GIOU作为目标检测的LOSS6.实验结果7.个人理解单词汇总广义交并比-GIOU（回归检测的一种指标和
寂寞的小乞丐·2019-10-14 09:00

GIoU

作者的主要贡献是：1.提出了IOU的通用版本——GIOU，作为比较两个任意形状的新指标；2.提供了将GIOU作为二维坐标框对齐
Honsia·2019-08-14 15:00

目标检测中计算图像的交并比（IOU)

图示如下：交并比计算公式：IOU=C⋂GC⋃GIOU=\frac{C\bigcapG}{C\bigcupG}IOU=C⋃GC⋂G代码示例：#-*-coding:utf-8-*-#计算图像的（IOU）交并比
DawN、·2019-08-04 19:38

目标检测------CVPR2019------对GIOU的认识

在CVPR2019中，GeneralizedIntersectionoverUnion:AMetricandALossforBoundingBoxRegression介绍了一种新的评价指标GIoU1.为什么要提出
CoyLee·2019-05-25 16:00

CVPR2019目标检测方法进展综述

基于优化的算法3.基于优化损失函数的方法4.基于优化NMS的方法5.基于Anchor生成的算法6.One-shotlearning以及ZeroshotlearningCVPR2019目标检测最新进展1.GIoU
calvinpaean·2019-03-26 14:10

YOLOv3使用笔记——[CVPR2019]:Generalized Intersection over Union

关于作者，https://giou.stanford.edu/关于论文，可以看https://zhuanlan.zhihu.com/p/57863810论文作者提出一种新的metric，用GIoUloss
Gotta-C·2019-03-22 17:59

CVPR2019 | 斯坦福学者提出GIoU，目标检测任务的新Loss

作者|Slumbers，毕业于中山大学，深度学习工程师，主要方向是目标检测，语义分割，GAN责编|Jane本文是对CVPR2019论文《GeneralizedIntersectionoverUnion:AMetricandALossforBoundingBoxRegression》的解读，通过对Loss的修改提升检测任务的效果，觉得思路很棒。该文作者来自斯坦福大学与澳大利亚阿德莱德大学。IoU是检
AI科技大本营·2019-03-10 11:56
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