【SIoU】《SIoU Loss: More Powerful Learning for Bounding Box Regression》

最新推荐文章于 2025-01-09 22:41:11 发布
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分类专栏： CNN / Transformer 文章标签： 人工智能 计算机视觉 SIoU IoU loss CIoU
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arXiv-2022

Gevorgyan Z. SIoU loss: More powerful learning for bounding box regression[J]. arXiv preprint arXiv:2205.12740, 2022.

文章目录

1 Background and Motivation

目标检测算法流程中，计算损失函数是一个很重要的环节

DIoU、CIoU positively affected both training process and the final results

【GIoU】《Generalized Intersection over Union：A Metric and A Loss for Bounding Box Regression》

【DIoU】《Distance-IoU Loss：Faster and Better Learning for Bounding Box Regression》

we believe there is yet a room for drastic improvements

作者在 CIoU loss function 的基础上（distance, the shape and the IoU），提出 SIoU loss function（引入 angle），效果进一步提升

2 Related Work

CIoU、DIoU、GIoU

3 Advantages / Contributions

  • 设计提出 SCYLLA-IoU (SIoU) loss function
  • COCO 数据集上验证其有效性

4 Method

（1）Angle cost

minimize the number of variables in distance-related “wondering”

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α \alpha α 属于 0-45°之间， α \alpha α 越大，angle cost 越大

否者上面的公式中 α \alpha α 全部换成 β \beta β，最小化 β \beta β

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（2）Distance cost

把 angle cost 引入到了 distance cost 中

在这里插入图片描述

ρ \rho ρ 是横纵中心点的相对偏移，

ρ \rho ρ 变大（中心点趋向远离）， Δ \Delta Δ 也会越大

ρ \rho ρ 变小（中心点趋向重合）， Δ \Delta Δ 也会越小

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目标检测算法之AAAI 2020 《Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression》已开源
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