Web27 mei 2024 · IoU loss的定义如上，先求出2个框的IoU，然后再求 -ln (IoU) 。 其中IoU是真实框和预测框的交集和并集之比，当它们完全重合时，IoU就是1。 对于Loss来说，越 …

IoU Loss 系列（常规篇） - 知乎 - 知乎专栏

Web13 apr. 2024 · 对于您的问题，我可以回答。EIoU和Alpha-IoU是两种用于目标检测任务中的IoU-based损失函数，其目的是优化目标检测模型的预测结果。其中，EIoU是一个基于欧 … Webreturn iou. 作为损失函数会出现的问题 (缺点) 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 … greenville county vital records greenville sc

NanoDet代码逐行精读与修改（四）动态软标签分配：dynamic …

Web4 dec. 2024 · IoU发展历程. 虽然IoU Loss虽然解决了Smooth L1系列变量相互独立和不具有尺度不变性的两大问题，但是它也存在两个问题：. 当预测框和目标框不相交时，即IoU … WebIOU Loss的定义是先求出预测框和真实框之间的交集和并集之比，再求负对数，但是在实际使用中我们常常将IOU Loss写成1-IOU。 如果两个框重合则交并比等于1，Loss为0说 … Web实验中，将yolov5中的锚框损失函数替换为eiou loss，性能远优于原iou、diou以及ciou等，测试自身数据集发现涨点明显 该损失函数包含三个部分：重叠损失，中心距离损失，宽高损失，前两部分延续CIOU中的方法，但是宽高损失直接使目标盒与锚盒的宽度和高度之差最小，使得收敛速度更快。 greenville county victims advocate