目标检测定位损失

最新推荐文章于 2024-10-10 15:27:42 发布
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分类专栏： 目标检测 文章标签： 深度学习 目标检测
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关于目标检测中bounding box定位损失的理解

在目标检测中，训练模型的损失通常有关于预测的bounding box与GT之间的边框损失。下面我会详细介绍近些年来不同的边框损失，分别为：中心点损失、宽高损失，IOU损失，GIOU损失，DIOU损失，CIOU损失。

  1. 中心点损失
    具体做法：通过预测的bounding box中心点坐标x，y，宽高w，h，与真实的box的中心点坐标 x g x_g xg​， y g y_g
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YOLOv3中定位损失的理解 首先我们经过这个网络1（来自YOLOv3 SPP源码解析(Pytorch版)）会输出（num_classes+1+4）×num_anchor（num\_classes+1+4）\times num\_anchor（num_classes+1+4）×num_anchor维度的信息。 在其源码中其中包括(85: x, y, w, h, obj, cls1, ...)，分别代表的是下图中的txt_xtx​，tyt_yty​，twt_wtw​，tht_hth​。 cxc_xcx​，cy
目标检测（损失函数）：目标定位损失—GIoU
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目标检测中的损失函数
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【目标检测】(11) 预测框定位损失 iou、Giou、Diou、Ciou，附TensorFlow完整代码
博观而约取，厚积而薄发
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各位同学好，今天和大家分享一下如何使用 TensorFlow 构建目标检测算法中的目标边界框定位损失函数 iou、Giou、Diou、Ciou 1. iou 损失 1.1 方法介绍 iou又称为交并比，是指预测框和真实框的交集和并集的比值。在目标检测中，iou 能满足 对称性、同一性、非负性、三角不等性，并且相比于 L1、L2 损失函数具有尺度不变性。无论边界框的尺度大小，输出的iou损失总是在0到1之间，因此能够比较好的反映预测框和真实框之间的检测效果。 iou 的值越大，表明两个框重叠度越高
目标定位与检测系列（15）：目标检测常用损失函数
Meringue's Blog
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目标检测-损失函数
lzw刘仔很忙的博客
12-22 992
3.5.1 Matching strategy (匹配策略)： 我们分配了许多prior bboxes，我们要想让其预测类别和目标框信息，我们先要知道每个prior bbox和哪个目标对应，从而才能判断预测的是否准确，从而将训练进行下去。 不同方法 ground truth boxes 与 prior bboxes 的匹配策略大致都是类似的，但是细节会有所不同。这里我们采用SSD中的匹配策略，具体如下： 第一个原则：从ground truth box出发，寻找与每一个ground truth box有
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【目标检测】YOLOv8之定位损失函数WIoU
lzb69781388的博客
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在目标检测中，定位损失函数是目标检测模型中用来衡量预测边界框与真实边界框之间差异的数学函数。它通过计算两者之间的距离或重叠程度，指导模型的训练过程，以便更准确地定位目标物体。在同时进行目标分类和定位时，合理的损失函数组合能够平衡两者的学习效果，确保模型在各方面的性能。YOLOv8版本：v8.2.90 自带定位损失：GIoU, DIoU, CIoU。在训练过程中，定位损失函数为模型提供反馈，帮助其学习到更有效的特征表示。通过计算损失值，调整模型参数，提高检测精度，降低误检和漏检率。添加：Wise-IoU。
【目标检测】损失函数：不同损失函数概念及其代码实现
chu-xia的博客
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本篇文章介绍目标检测中不同的损失函数概念及其代码实现。目标检测主要任务为实现目标的分类与定位类别/置信度损失位置损失。
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常见损失函数
目标检测的类别损失和位置损失
进击的扛把子
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文章目录类别损失Cross Entropy Loss二分类损失多分类损失Focal Lossα\alphaα平衡正负样本(1−pt)γ(1-p_t)^\gamma(1−pt​)γ平衡难易样本α+γ\alpha + \gammaα+γ结合位置损失L1 LossL2 LossSmooth L1 LossIoU LossGIOU LossDIoU LossCIoU LossInference 类别损失 Cross Entropy Loss 交叉熵损失分为二分类损失和多分类损失 二分类损失 对于二分类问题（即0-1
yolov5中的位置损失到底有哪些？
猫猫与橙子的博客
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目标检测常用位置损失函数
qq_35608277的博客
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DIoU Loss IoU loss和GIoU loss都只考虑了两个框的重叠程度，但在重叠程度相同的情况下，我们其实更希望两个框能挨得足够近，即框的中心要尽量靠近。因此，DIoU在IoU loss的基础上考虑了两个框的中心点距离，具体定义如下 其中，ρ表示预测框和标注框中心端的距离，p和g是两个框的中心点。c表示两个框的最小包围矩形框的对角线长度。当两个框距离无限远时，中心点距离和外接矩形框对角线长度无限逼近，R→1 CIOU def box_ciou(b1, b2): b1_xy = b1
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ρ表示预测框和标注框中心端的距离，p和g是两个框的中心点，c表示两个框的最小包围矩形框的对角线长度。对于概率分布为p(X)的随机变量X,熵可以表示为： 当X分布的不确定性越大，对应的熵越大（对应log(x)积分面积），反之，熵越小。C表示两个框的最小包围矩形框，当两个框没有重叠区域时，IoU为0，但R依然会产生损失。v度量了两个框的长宽比的距离，α相当于一个平衡系数，取值由IoU和v共同决定。对典型的交叉信息熵损失函数的改进，主要用于样本分类的不平衡问题。均方误差损失，指预测值和真实值之差的平方的平均值。
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IoU系列损失详解
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目标检测常用损失函数
最新发布
02-24
### 常用的目标检测损失函数 在目标检测领域，为了评估模型预测的效果并指导参数更新，通常采用多种类型的损失函数来衡量不同方面的误差。具体来说： #### 1. 分类损失 (Classification Loss) 对于物体类别识别的任务，最常使用的分类损失为二元交叉熵损失或多元交叉熵损失[^2]。这类损失用于计算真实标签与预测概率之间的差异。 ```python import torch.nn.functional as F def classification_loss(pred, target): return F.cross_entropy(pred, target) ``` #### 2. 定位损失 (Localization Loss) 定位损失主要用于度量边界框位置预测的准确性。常见的有L1/L2范数损失以及基于交并比(IoU)的各种变体如GIoU、DIoU等。这些损失能够更好地反映两个矩形区域间的重叠程度。 ```python def localization_loss(pred_boxes, true_boxes): # 使用 L1 损失作为例子 loss = F.l1_loss(pred_boxes, true_boxes) return loss ``` #### 3. 综合损失 (Combined Loss) 实际应用中往往不会单独使用某一种损失，而是将上述提到的不同类型结合起来形成一个总的损失函数。例如，在YOLOv8架构里，总损失由三部分构成：对象存在与否判断（即置信度）、类别归属判定和坐标偏移估计[^1]。 ```python total_loss = obj_confidence_loss + class_loss_weight * cls_loss + bbox_loc_weight * loc_loss ``` 其中`obj_confidence_loss`表示是否有物体存在的置信度损失；`cls_loss`代表分类损失；而`loc_loss`则是指代定位损失。通过调整权重系数可以平衡各项的重要性。
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