针对YOLOv5在检测小目标时的精度问题，文章提出了SIoU、EIoU、WIoU和Focal_xIoU四种学习策略。这四种方法通过优化交并比和引入权重，提升了小目标检测的准确性。例如，SIoU采用softmax转换IOU，EIoU考虑边界框不对称，WIoU对小目标加权，Focal_xIoU结合Focal Loss加强正样本权重。
改良YOLO系列：引入SIoU / EIoU / WIoU / Focal_xIoU学习策略
在计算机视觉中，目标检测一直是一个具有挑战性的任务。特别是对于较小的目标，传统的检测方法通常会存在精度不足的问题。
为了解决这一问题，近年来发展了一种基于深度学习的目标检测算法，即YOLO（You Only Look Once），其设计简单、实时性好、准确率高，已经成为目前领域内最为流行的解决方案。
然而，YOLO算法也有其缺陷。例如，它倾向于把较小的目标检测成背景，从而降低了检测精度。针对此问题，本文提出了四种改进学习策略：SIoU、EIoU、WIoU和Focal_xIoU。
- SIoU
SIoU（Soft Intersection Over Union）是一种集成了softmax的交并比方法。它将两个边界框之间的IOU值转化为一组加权的概率分布，以更好地捕捉较小目标的特征。
代码示例：
def compute_sIoU(pred_box,</
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
