下面 iou = 0.5 的两种情况,在 iou 无法提高的情况下,可以让预测框更符合某种形状,或某种状态,例如下面第二种状态,大部分时候比第一种要好
方法:增加一个loss,使预测框重叠真实框时有更大的损失

本文探讨了在目标检测中,当IoU无法进一步提高时,如何通过增加特定损失函数来优化预测框形状,使其更接近真实框,从而提高整体检测效果。
下面 iou = 0.5 的两种情况,在 iou 无法提高的情况下,可以让预测框更符合某种形状,或某种状态,例如下面第二种状态,大部分时候比第一种要好
方法:增加一个loss,使预测框重叠真实框时有更大的损失

1万+

被折叠的 条评论
为什么被折叠?