语义分割损失函数系列(2):IoU损失

最新推荐文章于 2025-06-14 11:58:48 发布
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#python #计算机视觉 #opencv

本文探讨了交叉熵损失函数在数据不平衡情况下的局限性，并介绍了IOU Loss作为解决这一问题的方法。通过具体实例解释了IOU的概念及其计算方式，并提供了Pytorch实现的代码示例。

交叉熵损失函数好用是好用，但当数据存在严重的不平衡问题的时候，会导致结果特别糟糕，特别是在医学图像分割问题中，一般目标区域都比较小，背景区域比较大，此时用交叉熵损失函数的话得到的结果就不太好。

IOU loss介绍

IOU即是交并比，用相交的部分去除上并集，就得到IOU的值，1-IOU的值就是IOU Loss。至于IOU的数学定义去看百度百科吧，举个例子：
在这里插入图片描述
上面两张图求IOU，白色区域为目标区域，就是用两张图片的白色区域的交集去比上白色部分的并集，就得到了白色类别的IOU值。在实际工程中，一般黑色像素为类别0，白色为类别1。可以使用代码轻松的求出IOU值。

Pytorch代码

import numpy
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class
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IoU Loss损失函数解析
浩瀚之水的专栏
03-27 920
IoU Loss（Intersection over Union Loss）是一种直接优化预测边界框与真实边界框交并比的损失函数，广泛应用于目标检测的边框回归任务。相较于传统的L1/L2 Loss，IoU Loss能够更好地反映预测框与真实框之间的几何重叠关系，从而提升定位精度。
【IoU loss】IoU损失函数理解
计算机视觉方面的点点滴滴，欢迎一起讨论
05-22 8276
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IOU Loss详解
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*IoU（Intersection over Union）**是目标检测中常用的指标，用于评估预测框和真实框的重叠程度。基于 IoU 的损失函数（IoU Loss）是通过优化 IoU 值来提升模型预测框的精度。GIoU 引入了最小外包矩形（enclosing box），解决了预测框和真实框不相交时 IoU 为 0 的问题。DIoU 在 GIoU 的基础上引入了中心点之间的距离约束，解决了框之间位置关系优化不足的问题。CIoU 在 DIoU 的基础上增加了宽高比的惩罚项，使得预测框形状更接近真实框。
IoU Loss 损失函数
mqdlff_python的博客
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IoU Loss 损失函数
IoU系列损失详解
weixin_43482623的博客
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IoU相关损失详解 IoU 计算公式及原理解析 ​ IoU的全称为交并比（Intersection over Union），即表示为“预测边框(bounding box )”和“真实边框(ground truth)“的交集和并集的比值。即IoU的计算公式为： IoU=(A∩B)A∪B IoU =\frac{(A \cap B)} {A \cup B} IoU=A∪B(A∩B)​ ​ 用图像可以更直观的表示，其表示如下： ​ 即IoU相当于两个区域交叉的部分除以两个区域的并集部分得出的结果。 ​
损失函数：IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU、alpha IoU、SIoU、WIoU超详细精讲及Pytorch实现
路人贾的博客
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一文带你了解IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU、alpha IoU、SIoU、WIoU。超级详细的解读，包含代码实现，适合小白！
IOU损失
地推
10-17 349
YOLO损失函数不能很好地转换为mAP指标，该指标在计算中大量使用了Union上的Intersection。因此，在考虑到最终预测的情况下编辑训练损失函数是很有用的。这个编辑也出现在YOLOv4中。
语义分割的损失函数
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11-01 9199
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语义分割中常用的损失函数
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06-14 841
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这个存储库是大多数语义分割损失函数的实现___下载.zip
04-18
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目标检测中的IoU损失函数
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爱在深秋
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SoftIoU Loss，它是一种用于语义分割任务的损失函数，它的全称是Soft Intersection over Union Loss。在语义分割任务中，IoU（Intersection over Union）是一种常用的指标，用于衡量预测结果和真实标签之间的相似度。SoftIoU Loss是在IoU的基础上进一步发展而来的，它对IoU进行了平滑处理，以便更好地优化训练过程。
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目标检测任务的损失函数一般由Classificition Loss（分类损失函数）和Bounding Box Regeression Loss（回归损失函数）两部分构成。 IoU是指预测检测框A和真实检测框B的交并比，是目标检测中最常用的指标，在anchor-based的方法中，他的作用不仅用来确定正样本和负样本，还可以用来作为输出框（predict box）和ground-truth的距离的评价指标和训练Loss。 参考文章目标检测中的4种IoU Loss ...
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IoU 目标检测任务的损失函数一般由Classificition Loss（分类损失函数）和Bounding Box Regeression Loss（回归损失函数）两部分构成。 Bounding Box Regeression的Loss近些年的发展过程是： Smooth L1 Loss-> IoU Loss（2016）-> GIoU Loss（2019）-> DIoU Loss（2020）->CIoU Loss（2020） IoU（Intersection of Union)是指预
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