目标检测---IOU计算详细解读(IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIOU、Focal-EIOU、SIOU、WIOU)

2024-03-20 22:36

本文主要是介绍目标检测---IOU计算详细解读(IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIOU、Focal-EIOU、SIOU、WIOU),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

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常见IoU解读与代码实现

  • 一、✒️IoU(Intersection over Union)
    • 1.1 🔥IoU原理
      • ☀️ 优点
      • ⚡️缺点
    • 1.2 🔥IoU计算
    • 1.3 📌IoU代码实现
  • 二、✒️GIoU(Generalized IoU)
    • 2.1 GIoU原理
      • ☀️优点
      • ⚡️缺点
    • 2.2 🔥GIoU计算
    • 2.3 📌GIoU代码实现
  • 三、✒️DIoU(Distance-IoU)
    • 3.1 DIoU原理
      • ☀️优点
      • ⚡️缺点
    • 3.2 DIoU计算
    • 3.3 📌DIoU代码实现
  • 四、✒️CIoU(Complete-IoU)
    • 4.1 CIoU原理
      • ☀️优点
      • ⚡️缺点
    • 4.2 CIoU计算
    • 4.3 📌CIoU代码实现
  • 五、✒️EIOU(Efficient-IoU)
    • 5.1原理
    • 5.2 代码实现
  • 六、✒️Focal-EIOU
    • 6.1 原理
      • ☀️优点
      • ⚡️缺点
    • 📌6.2 代码实现
  • 七、✒️SIOU(Soft Intersection over Union)
    • 7.1原理
  • 八、✒️Wise-IoU

一、✒️IoU(Intersection over Union)

1.1 🔥IoU原理

🚀交并比(IoU, Intersection over Union)是一种计算不同图像相互重叠比例的算法,经常被用于深度学习领域的目标检测或语义分割任务中。

在我们得到模型输出的预测框位置后,也可以计算输出框与真实框(Ground Truth Bound)之间的 IoU,此时,这个框的取值范围为 0~1,0 表示两个框不相交,1 表示两个框正好重合。

1-IOU 表示真实框与预测框之间的差异,如果用 1-IOU,这时的取值范围还是 0~1,但是变成了 0 表示两个框重合,1 表示两个框不相交,这样也就符合了模型自动求极小值的要求。因此,可以使用1-IOU来表示模型的损失函数(Loss 函数)。


🎯IoU 的定义如下:
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✨直观来讲,IoU 就是两个图形面积的交集和并集的比值
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☀️ 优点

使用IoU来计算预测框和目标框之间的损失有以下优点:

  • 具有尺度不变性;
  • 满足非负性;
  • 满足对称性;

⚡️缺点

如果只使用IoU交并比来计算目标框损失的话会有以下问题:

  • 预测框与真实框之间不相交的时候,如果|A∩B|=0,IOU=0,无法进行梯度计算;
  • 相同的IOU反映不出实际预测框与真实框之间的情况,虽然这三个框的IoU值相等,但是预测框与真实框之间的相对位置却完全不一样;
    在这里插入图片描述

也就是说,IoU 初步满足了计算两个图像的几何图形相似度的要求,简单实现了图像重叠度的计算,但无法体现两个图形之间的距离以及图形长宽比的相似性。

1.2 🔥IoU计算

上面介绍了IoU原理,下面是IoU简单计算的原理图,我们需要先计算出相交部分黄色的面积,然后再计算蓝框的面积与绿框围成面积的总和,然后计算两者的比值,如下:假设一个格子的面积是1,交集黄色部分的面积为2x2=4,蓝框与绿框围成面积总和为3x3+4x4-2x2=21,所以IOU=4/21=0.19;

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在代码中并不是采用上面的计算方法,而是使用坐标进行计算,如下图,矩形 AC 与矩形 BD 相交,它们的顶点A、B、C、D,分别是:A(0,0)、B(3,2)、C(6,8)、D(9,10)
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📟此时 IoU 的计算公式应为:
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带入 A、B、C、D 四点的实际坐标后,可以得到:
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1.3 📌IoU代码实现

import numpy as npdef IoU(box1, box2):# 计算中间矩形的宽高in_w = min(box1[2], box2[2]) - max(box1[0], box2[0])in_h = min(box1[3], box2[3]) - max(box1[1], box2[1])# 计算交集、并集面积inter = 0 if in_w <= 0 or in_h <= 0 else in_h * in_wunion = (box2[2] - box2[0]) * (box2[3] - box2[1]) +\(box1[2] - box1[0]) * (box1[3] - box1[1]) - inter# 计算IoUiou = inter / unionreturn iouif __name__ == "__main__":box1 = [0, 0, 6, 8]  # [左上角x坐标,左上角y坐标,右下角x坐标,右下角y坐标]box2 = [3, 2, 9, 10]print(IoU(box1, box2))

运行结果:

0.23076923076923078

二、✒️GIoU(Generalized IoU)

2.1 GIoU原理

📜 CVPR2019中论文《Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding BoxRegression》提出了GIOU的思想。

GIoU(Generalized Intersection over Union) 相较于 IoU 多了一个“Generalized”,通过引入预测框和真实框的最小外接矩形来获取预测框、真实框在闭包区域中的比重,从而解决了两个目标没有交集时梯度为零的问题。

引入了最小封闭形状C (可以把A,B包含在内)

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公式定义如下:
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其中C是两个框的最小外接矩形的面积。原有 IoU 取值区间为 [0,1],而 GIoU 的取值区间为[-1,1] ;在两个图像完全重叠时IoU=GIoU=1,当两个图像不相交的时候IoU=0,GIOU=-1

☀️优点

  1. 与IoU只关注重叠区域不同,GIOU不仅关注重叠区域,还关注其他的非重合区域,能更好的反映两者的重合度;
  2. GIOU是一种IoU的下界,取值范围[ − 1 , 1 ] 。在两者重合的时候取最大值1,在两者无交集且无限远的时候取最小值-1。因此,与IoU相比,GIoU是一个比较好的距离度量指标,解决了不重叠情况下,也就是IOU=0的情况,也能让训练继续进行下去。

⚡️缺点

但是目标框与预测框重叠的情况依旧无法判断:
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2.2 🔥GIoU计算

上面我们已经计算出IOU的值,这里还需要计算由AD构成C的面积,也就是9x10=90;由GIOU公式可以计算出:
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2.3 📌GIoU代码实现

import numpy as npdef GIoU(box1, box2):# 计算两个图像的最小外接矩形的面积x1, y1, x2, y2 = box1x3, y3, x4, y4 = box2area_c = (max(x2, x4) - min(x1, x3)) * (max(y4, y2) - min(y3, y1))# 计算中间矩形的宽高in_w = min(box1[2], box2[2]) - max(box1[0], box2[0])in_h = min(box1[3], box2[3]) - max(box1[1], box2[1])# 计算交集、并集面积inter = 0 if in_w <= 0 or in_h <= 0 else in_h * in_wunion = (box2[2] - box2[0]) * (box2[3] - box2[1]) + \(box1[2] - box1[0]) * (box1[3] - box1[1]) - inter# 计算IoUiou = inter / union# 计算空白面积blank_area = area_c - union# 计算空白部分占比blank_count = blank_area / area_cgiou = iou - blank_countreturn giouif __name__ == "__main__":box1 = [0, 0, 6, 8]box2 = [3, 2, 9, 10]print(GIoU(box1, box2))

输出结果:

0.09743589743589745

三、✒️DIoU(Distance-IoU)

3.1 DIoU原理

🔥该原理是在19年⽂章Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression提出的
基于IoU和GIoU存在的问题,作者提出了两个问题:

  1. 直接最⼩化anchor框与⽬标框之间的归⼀化距离是否可⾏,以达到更快的收敛速度?
  2. 如何使回归在与⽬标框有重叠甚⾄包含时更准确、更快?

GIoU 虽然解决了 IoU 的一些问题,但是它并不能直接反映预测框与目标框之间的距离,DIoU(Distance-IoU)即可解决这个问题,它将两个框之间的重叠度、距离、尺度都考虑了进来,使得⽬标框回归变得更加稳定。DIoU的计算公式如下:
在这里插入图片描述
其中、b和bgt分别表示预测框与真实框的中心点坐标,p2(b,bgt)表示两个中心点的欧式距离(指在欧几里得空间中两点之间的距离),C 代表两个图像的最小外接矩形的对角线长度
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☀️优点

DIoU 相较于其他两种计算方法的优点是:

  1. DIoU 可直接最小化两个框之间的距离,所以作为损失函数时 Loss 收敛更快。
  2. 与GIoU loss类似,DIoU loss在与⽬标框不重叠时,仍然可以为边界框提供移动⽅向。
  3. 在两个框完全上下排列或左右排列时,没有空白区域,此时 GIoU 几乎退化为了 IoU,但是 DIoU 仍然有效。
  4. DIOU还可以替换普通的IOU评价策略,应用于NMS中,使得NMS得到的结果更加合理和有效。
    在这里插入图片描述

⚡️缺点

DIoU 在完善图像重叠度的计算功能的基础上,实现了对图形距离的考量,但仍无法对图形长宽比的相似性进行很好的表示。

3.2 DIoU计算

通过计算可得,中心点 b、中心点 bgt的坐标分别为:(3,4)、(6,6)
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此时的 DIoU 计算公式为:
在这里插入图片描述

3.3 📌DIoU代码实现

import numpy as npdef calculate_diou(box1, box2):# 计算两个图像的最小外接矩形的面积x1, y1, x2, y2 = box1x3, y3, x4, y4 = box2area_c = (max(x2, x4) - min(x1, x3)) * (max(y4, y2) - min(y3, y1))# 计算中间矩形的宽高in_w = min(box1[2], box2[2]) - max(box1[0], box2[0])in_h = min(box1[3], box2[3]) - max(box1[1], box2[1])# 计算交集、并集面积inter = 0 if in_w <= 0 or in_h <= 0 else in_h * in_wunion = (box2[2] - box2[0]) * (box2[3] - box2[1]) + \(box1[2] - box1[0]) * (box1[3] - box1[1]) - inter# 计算IoUiou = inter / union# 计算中心点距离的平方center_dist = np.square((x1 + x2) / 2 - (x3 + x4) / 2) + \np.square((y1 + y2) / 2 - (y3 + y4) / 2)# 计算对角线距离的平方diagonal_dist = np.square(max(x1, x2, x3, x4) - min(x1, x2, x3, x4)) + \np.square(max(y1, y2, y3, y4) - min(y1, y2, y3, y4))# 计算DIoUdiou = iou - center_dist / diagonal_distreturn dioubox1 = [0, 0, 6, 8]
box2 = [3, 2, 9, 10]
print(calculate_diou(box1, box2))

输出结果:

0.1589460263493413

四、✒️CIoU(Complete-IoU)

4.1 CIoU原理

📜 AAAI 2020(与DIOU同一篇文章) 论文链接:Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression

论⽂考虑到bbox回归三要素中的⻓宽⽐还没被考虑到计算中,为此,进⼀步在DIoU的基础上提出了CIoU,同时考虑两个矩形的长宽比,也就是形状的相似性。所以CIOU在DIOU的基础上添加了长宽比的惩罚项。
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其中, α \alpha α 是权重函数, ν \nu ν而用来度量长宽比的相似性。计算公式为:

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☀️优点

  1. 更准确的相似性度量:CIOU考虑了边界框的中心点距离和对角线距离,因此可以更准确地衡量两个边界框之间的相似性,尤其是在目标形状和大小不规则的情况下。
  2. 鲁棒性更强:相比传统的IoU,CIOU对于目标形状和大小的变化更具有鲁棒性,能够更好地适应各种尺寸和形状的目标检测任务。

⚡️缺点

  1. 计算复杂度增加:CIOU引入了额外的中心点距离和对角线距离的计算,因此相比传统的IoU,计算复杂度有所增加,可能会增加一定的计算成本。
  2. 实现难度较高:CIOU的计算方式相对复杂,需要对边界框的坐标进行更多的处理和计算,因此在实现上可能会相对困难一些,需要更多的技术和经验支持。

4.2 CIoU计算

中心点 b、中心点 bgt的坐标分别为:(3,4)、(6,6),由此CIoU计算公式如下:
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4.3 📌CIoU代码实现

import numpy as np
import IoU
import DIoU
# box : [左上角x坐标,左上角y坐标,右下角x坐标,右下角y坐标]
box1 = [0, 0, 6, 8]
box2 = [3, 2, 9, 10]
# CIoU
def CIoU(box1, box2):x1, y1, x2, y2 = box1x3, y3, x4, y4 = box2# box1的宽:box1_w,box1的高:box1_h,box1_w = x2 - x1box1_h = y2 - y1# box2的宽:box2_w,box2的高:box2_h,box2_w = x4 - x3box2_h = y4 - y3iou = IoU(box1, box2)diou = DIoU(box1, box2)# v用来度量长宽比的相似性v = (4 / (np.pi) ** 2) * (np.arctan(int(box2_w / box2_h)) - np.arctan(int(box1_w / box1_h)))# α是权重函数a = v / ((1 + iou) + v)ciou = diou - a * vreturn ciouprint(CIoU(box1, box2))

输出结果:

0.1589460263493413

五、✒️EIOU(Efficient-IoU)

5.1原理

📜发表在arXiv2022年:《Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression》上的论文

EIOU是在 CIOU 的惩罚项基础上将预测框和真实框的纵横比的影响因子拆开,分别计算预测框和真实框的长和宽,并且加入Focal聚焦优质的锚框,来解决 CIOU 存在的问题。先前基于iou的损失,例如CIOU和GIOU,不能有效地测量目标盒和锚点之间的差异,这导致BBR(边界框回归)模型优化的收敛速度慢,定位不准确。
在这里插入图片描述

针对上述问题,对CIOU损失进行了修正,提出了一种更有效的IOU损失,即EIOU损失,定义如下:
在这里插入图片描述
其中wc和hc是覆盖两个盒子的最小围框的宽度和高度。也就是说,我们将损失函数分为三个部分:IOU损失LIOU距离损失Ldis方向损失Lasp。这样,我们可以保留CIOU损失的有效特点。同时,EIOU损失直接使目标盒与锚盒宽度和高度的差值最小化,从而使收敛速度更快,定位效果更好。

5.2 代码实现

import numpy as npdef calculate_eiou(box1, box2):# 计算嵌入向量(这里简化为使用中心点坐标作为嵌入向量)center1 = np.array([(box1[0] + box1[2]) / 2, (box1[1] + box1[3]) / 2])center2 = np.array([(box2[0] + box2[2]) / 2, (box2[1] + box2[3]) / 2])# 计算嵌入向量之间的欧式距离euclidean_distance = np.linalg.norm(center1 - center2)# 计算目标框的面积area_box1 = (box1[2] - box1[0]) * (box1[3] - box1[1])area_box2 = (box2[2] - box2[0]) * (box2[3] - box2[1])# 计算交集和并集的面积intersection = max(0, min(box1[2], box2[2]) - max(box1[0], box2[0])) * \max(0, min(box1[3], box2[3]) - max(box1[1], box2[1]))union = area_box1 + area_box2 - intersection# 计算EIOUeiou = 1 - intersection / union + euclidean_distancereturn eioubox1 = [0, 0, 6, 8]
box2 = [3, 2, 9, 10]
print(calculate_eiou(box1, box2))

输出结果

4.374782044694758

六、✒️Focal-EIOU

6.1 原理

🔥高质量的 anchor 总是比低质量的 anchor 少很多,这也对训练过程有害无利。所以,需要研究如何让高质量的 anchor 起到更大的作用。
贡献:

  • 总结了现有回归 loss 的问题:最重要的是没有直接优化需要优化的参数
  • 提出了现有方法收敛速度较慢的问题,很多的低质量样本贡献了大部分的梯度,限制了框的回归
  • 提出了 Focal-EIoU,平衡高质量样本和低质量样本对 loss 的贡献,也就是提升高质量(IoU 大)样本的贡献,抑制低质量(IoU 小)样本的贡献

简单的方法不能直接适用于基于IOU的损失。因此,我们最后提出Focal-EIOU损失来改善EIOU损失的性能。使用IOU的值来重新加权EIOU损失,并获得Focal-EIOU损失,通过对难以分类的样本进行更加重视的损失函数设计,从而进一步提高目标检测算法的性能。如下所示:
在这里插入图片描述

其中 γ \gamma γ为控制异常值抑制程度的参数。该损失中的Focal与传统的Focal Loss有一定的区别,传统的Focal Loss针对越困难的样本损失越大,起到的是困难样本挖掘的作用;而根据上述公式:IOU越高的损失越大,相当于加权作用,给越好的回归目标一个越大的损失,有助于提高回归精度。

☀️优点

  1. EIOU在CIOU的基础上分别计算宽高的差异值取代了纵横比,宽高损失直接使预测框与真实框的宽度和高度之差最小,使得收敛速度更快;
  2. 在处理难以分类的样本时表现更好,能够进一步提高目标检测算法的鲁棒性和准确性。

⚡️缺点

在一般情况下可能会增加一定的计算复杂度,同时需要更多的参数调优和训练策略设计。

📌6.2 代码实现

import numpy as npdef calculate_focal_eiou(box1, box2, alpha=0.25, gamma=2):# 计算嵌入向量(这里简化为使用中心点坐标作为嵌入向量)center1 = np.array([(box1[0] + box1[2]) / 2, (box1[1] + box1[3]) / 2])center2 = np.array([(box2[0] + box2[2]) / 2, (box2[1] + box2[3]) / 2])# 计算嵌入向量之间的欧式距离euclidean_distance = np.linalg.norm(center1 - center2)# 计算目标框的面积area_box1 = (box1[2] - box1[0]) * (box1[3] - box1[1])area_box2 = (box2[2] - box2[0]) * (box2[3] - box2[1])# 计算交集和并集的面积intersection = max(0, min(box1[2], box2[2]) - max(box1[0], box2[0])) * \max(0, min(box1[3], box2[3]) - max(box1[1], box2[1]))union = area_box1 + area_box2 - intersection# 计算Focal Lossiou = intersection / unionfocal_loss = -alpha * (1 - iou) ** gamma# 计算Focal-EIOUfocal_eiou = 1 - iou + euclidean_distance + focal_lossreturn focal_eioubox1 = [0, 0, 6, 8]
box2 = [3, 2, 9, 10]
print(calculate_focal_eiou(box1, box2))

输出结果:

4.2268530506119175

七、✒️SIOU(Soft Intersection over Union)

7.1原理

📜论文链接:《More Powerful Learning for Bounding Box Regression》

该论文中提出了一种新的损失函数 SIoU,其中考虑到所需回归之间的向量角度,重新定义了惩罚指标。应用于传统的神经网络和数据集,表明 SIoU 提高了训练的速度和推理的准确性。

在许多模拟和测试中揭示了所提出的损失函数的有效性。特别是,将 SIoU 应用于 COCO-train/COCO-val 与其他损失函数相比,提高了 +2.4% (mAP@0.5:0.95) 和 +3.6%(mAP@0.5)。

SIoU损失函数由4个Cost代价函数组成:

  • Angle cost
  • Distance cost
  • Shape cost
  • IoU cost

Angle cost(角度代价)
如果 α \alpha α<=45°的时候,需要先最小化 α \alpha α;如果 α \alpha α>45°,则需要最小化 β \beta β=90°- α \alpha α,从公式化简之后的结果可以得出,如果预测框和真实框沿着x轴或者y轴对齐的时候,此时 ⋀ \bigwedge =0,如果中心点角度为45°的时候,此时 ⋀ \bigwedge =1;
在这里插入图片描述
论文中计算公式:
Λ = 1 − 2 ∗ sin ⁡ 2 ( arcsin ⁡ ( x ) − π 4 ) \Lambda=1-2 * \sin ^2\left(\arcsin (x)-\frac{\pi}{4}\right) Λ=12sin2(arcsin(x)4π)

x = c h σ = sin ⁡ ( α ) σ = ( b c x g t − b c x ) 2 + ( b c y g t − b c y ) 2 c h = max ⁡ ( b c y g t , b c y ) − min ⁡ ( b c y g t , b c y ) \begin{gathered}x=\frac{c_h}{\sigma}=\sin (\alpha) \\ \sigma=\sqrt{\left(b_{c_x}^{g t}-b_{c_x}\right)^2+\left(b_{c_y}^{g t}-b_{c_y}\right)^2} \\ c_h=\max \left(b_{c_y}^{g t}, b_{c_y}\right)-\min \left(b_{c_y}^{g t}, b_{c_y}\right)\end{gathered} x=σch=sin(α)σ=(bcxgtbcx)2+(bcygtbcy)2 ch=max(bcygt,bcy)min(bcygt,bcy)

可以将x和 α \alpha α的值带入公式进行化简,其中 C h C_h Ch 为真实框和预测框中心点的高度差, σ \sigma σ 为真实框和预测框中心点的距离。

Λ = 1 − 2 ∗ sin ⁡ 2 ( arcsin ⁡ ( C h σ ) − π 4 ) = 1 − 2 ∗ sin ⁡ 2 ( α − π 4 ) = cos ⁡ 2 ( α − π 4 ) − sin ⁡ 2 ( α − π 4 ) = cos ⁡ ( 2 α − π 2 ) = sin ⁡ ( 2 α ) \begin{aligned} & \Lambda=1-2 * \sin ^2\left(\arcsin \left(\frac{C_h}{\sigma}\right)-\frac{\pi}{4}\right) \\ & =1-2 * \sin ^2\left(\alpha-\frac{\pi}{4}\right) \\ & =\cos ^2\left(\alpha-\frac{\pi}{4}\right)-\sin ^2\left(\alpha-\frac{\pi}{4}\right) \\ & =\cos \left(2 \alpha-\frac{\pi}{2}\right) \\ & =\sin (2 \alpha)\end{aligned} Λ=12sin2(arcsin(σCh)4π)=12sin2(α4π)=cos2(α4π)sin2(α4π)=cos(2α2π)=sin(2α)

Distance cost(距离成本)
真实值边界框与边界框预测值之间距离的计算方案。
在这里插入图片描述

根据上面定义的角度成本重新定义距离成本:
Δ = ∑ t = x , y ( 1 − e − γ ρ t ) \Delta=\sum_{t=x, y}\left(1-e^{-\gamma \rho_t}\right) Δ=t=x,y(1eγρt)
where
ρ x = ( b c x g t − b c x c w ) 2 , ρ y = ( b c y g t − b c y c h ) 2 , γ = 2 − Λ \rho_x=\left(\frac{b_{c_x}^{g t}-b_{c_x}}{c_w}\right)^2, \rho_y=\left(\frac{b_{c_y}^{g t}-b_{c_y}}{c_h}\right)^2, \gamma=2-\Lambda ρx=(cwbcxgtbcx)2,ρy=(chbcygtbcy)2,γ=2Λ

α → 0 \alpha \rightarrow 0 α0,距离成本的贡献大大减少.与之相反 α \alpha α 越接近 π 4 \frac{\pi}{4} 4π, Δ \Delta Δ就越大,随着角度的增加,问题变得更加困难。 所以,随着角度的增加 γ \gamma γ 的时间优先于距离值。当 α → 0 \alpha \rightarrow 0 α0,距离成本将变为常规成本。

Shape cost(形状成本)
形状成本定义为:
Ω = ∑ t = w , h ( 1 − e − ω t ) θ \Omega=\sum_{t=w, h}\left(1-e^{-\omega_t}\right)^\theta Ω=t=w,h(1eωt)θ
其中:
ω w = ∣ w − w g t ∣ max ⁡ ( w , w g t ) , ω h = ∣ h − h g t ∣ max ⁡ ( h , h g t ) \omega_w=\frac{\left|w-w^{g t}\right|}{\max \left(w, w^{g t}\right)}, \omega_h=\frac{\left|h-h^{g t}\right|}{\max \left(h, h^{g t}\right)} ωw=max(w,wgt)wwgt,ωh=max(h,hgt)hhgt

𝜃 的值定义了形状的成本,并且其值对于每个数据集都是唯一的。 𝜃 的值是这个方程中非常重要的一项,它控制着对形状成本的关注程度。如果𝜃的值设置为1,它将立即优化形状,从而损害形状的自由运动。为了计算 𝜃 的值,对每个数据集使用遗传算法,实验上 𝜃 的值接近 4,作者为此参数定义的范围是从 2 到 6。

➤ SIOU最后的回归损失为:
L b o x = 1 − I o U + Δ + Ω 2 L_{b o x}=1-I o U+\frac{\Delta+\Omega}{2} Lbox=1IoU+2Δ+Ω

八、✒️Wise-IoU

论文摘要:
📜近年来的研究大多假设训练数据中的示例有较高的质量,致力于强化边界框损失的拟合能力。但我们注意到目标检测训练集中含有低质量示例,如果一味地强化边界框对低质量示例的回归,显然会危害模型检测性能的提升。Focal-EIoU v1 被提出以解决这个问题,但由于其聚焦机制是静态的,并未充分挖掘非单调聚焦机制的潜能。基于这个观点,我们提出了动态非单调的聚焦机制,设计了 Wise-IoU (WIoU)。动态非单调聚焦机制使用“离群度”替代 IoU 对锚框进行质量评估,并提供了明智的梯度增益分配策略。该策略在降低高质量锚框的竞争力的同时,也减小了低质量示例产生的有害梯度。这使得 WIoU 可以聚焦于普通质量的锚框,并提高检测器的整体性能。将WIoU应用于最先进的单级检测器 YOLOv7 时,在 MS-COCO 数据集上的 AP-75 从 53.03% 提升到 54.50%

关于Wise-IoU的详细介绍可以观看这篇论文:Wise-IoU 作者导读:基于动态非单调聚焦机制的边界框损失

WIOU主要有以下几点优势:

  1. 相对面积加权
    Wiou损失函数的计算中引入了交集与并集的比值,从而对不同大小的目标框进行了相对面积加权。这样可以避免小目标对损失函数的影响过大,提升了对小目标的检测效果。
  2. 解决类别不平衡问题
    在目标检测任务中,经常会遇到类别不平衡的情况,即某些类别的目标数量明显少于其他类别。Wiou损失函数通过引入权重因子,可以对不同类别的目标进行不同程度的加权,从而解决了类别不平衡问题。
  3. 高度可定制化
    Wiou损失函数的计算中,可以根据实际需求调整交集和并集的权重因子,从而对不同任务和数据集进行高度定制化的适配。这使得Wiou损失函数在实际应用中具有更广泛的适用性。

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