giou专题

GIOU LOSS pytoch代码

GIOU LOSS pytoch代码

具体请参考：generalized-iou/Detectron.pytorch 主要代码： x1, y1, x2, y2 = bbox_transform(output, transform_weights)x1g, y1g, x2g, y2g = bbox_transform(target, transform_weights)x2 = torch.max(x1, x2)y2 = to
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《论文翻译》 GIOU

《论文翻译》 GIOU

目录 广义交并比-GIOU(回归检测的一种指标和Loss) 注释1. 摘要2. 介绍3. 相关工作4. 广义交并比5. GIOU作为目标检测的LOSS6. 实验结果7. 个人理解单词汇总 广义交并比-GIOU(回归检测的一种指标和Loss) 注释 本系列《论文翻译》仅代表个人观点目的提高英文阅读能力错误之处较多，欢迎读者修正，在此感谢 1. 摘要   目标检测的评价指标最常使用的是交并比进
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YOLOv9改进策略：IoU优化 | Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU，效果秒杀CIoU、GIoU等 | 2024年最新IoU

YOLOv9改进策略：IoU优化 | Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU，效果秒杀CIoU、GIoU等 | 2024年最新IoU

💡💡💡本文独家改进：Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU，是一种结合了目标尺寸自适应惩罚因子和基于锚框质量的梯度调节函数的损失函数 💡💡💡MS COCO和PASCAL VOC数据集实现涨点 YOLOv9魔术师专栏 ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ 包含注意力机制魔改、卷
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目标检测---IOU计算详细解读(IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIOU、Focal-EIOU、SIOU、WIOU)

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

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

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

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☀
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YOLOv9更换iou|包含CIoU、DIoU、MDPIoU、GIoU

YOLOv9更换iou|包含CIoU、DIoU、MDPIoU、GIoU

专栏介绍：YOLOv9改进系列 | 包含深度学习最新创新，助力高效涨点！！！ 一、改进点介绍         更换YOLOv9中使用的Iou计算方式，目前支持CIoU、DIoU、MDPIoU、GIoU。 二、Iou模块详解  2.1 模块简介        Iou的主要思想： 预测框（pred_bboxes）与标注框（target_bboxes） 的交并比。 三、
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YOLOv5全网独家首发：Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU，效果秒杀CIoU、GIoU等 | 2024年最新IoU

YOLOv5全网独家首发：Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU，效果秒杀CIoU、GIoU等 | 2024年最新IoU

💡💡💡本文独家改进：Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU，是一种结合了目标尺寸自适应惩罚因子和基于锚框质量的梯度调节函数的损失函数 💡💡💡MS COCO和PASCAL VOC数据集实现涨点     收录 YOLOv5原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511931.html 💡💡💡全网独家
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YOLOv7全网独家首发：Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU，效果秒杀CIoU、GIoU等 | 2024年最新IoU

YOLOv7全网独家首发：Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU，效果秒杀CIoU、GIoU等 | 2024年最新IoU

💡💡💡本文独家改进：Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU，是一种结合了目标尺寸自适应惩罚因子和基于锚框质量的梯度调节函数的损失函数 💡💡💡MS COCO和PASCAL VOC数据集实现涨点     收录 YOLOv7原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511937.html 💡💡💡全网独家首
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目标检测损失函数：IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU、alpha IoU、SIoU、WIoU原理及Pytorch实现

目标检测损失函数：IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU、alpha IoU、SIoU、WIoU原理及Pytorch实现

前言 损失函数是用来评价模型的预测值和真实值一致程度，损失函数越小，通常模型的性能越好。不同的模型用的损失函数一般也不一样。损失函数主要是用在模型的训练阶段，如果我们想让预测值无限接近于真实值，就需要将损失值降到最低，在这个过程中就需要引入损失函数，而损失函数的选择又是十分关键。尤其是在目标检测中，损失函数直接关乎到检测效果是否准确，其中IOU损失函数目前主要应用于目标检测的领域，其演变的过程如
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【目标检测算法】IOU、GIOU、DIOU、CIOU

【目标检测算法】IOU、GIOU、DIOU、CIOU

目录 参考链接 前言 IOU(Intersection over Union)  优点 缺点 代码 存在的问题  GIOU(Generalized Intersection over Union) 来源 GIOU公式  实现代码 存在的问题 DIoU(Distance-IoU) 来源 DIOU公式  优点 实现代码 总结 参考链接 IoU系列（IoU
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【目标检测算法】IOU、GIOU、DIOU、CIOU

【目标检测算法】IOU、GIOU、DIOU、CIOU

目录 参考链接 前言 IOU(Intersection over Union)  优点 缺点 代码 存在的问题  GIOU(Generalized Intersection over Union) 来源 GIOU公式  实现代码 存在的问题 DIoU(Distance-IoU) 来源 DIOU公式  优点 实现代码 总结 参考链接 IoU系列（IoU
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目标检测中的损失函数：IOU_Loss、GIOU_Loss、DIOU_Loss和CIOU_Loss

目标检测中的损失函数：IOU_Loss、GIOU_Loss、DIOU_Loss和CIOU_Loss

文章目录 前言1.IOU_Loss（Intersection over Union Loss）2.GIOU_Loss（Generalized Intersection over Union Loss）3.DIOU_Loss（Distance Intersection over Union Loss）4.CIOU_Loss（Complete Intersection over Union Lo
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【RT-DETR改进】SIoU、GIoU、CIoU、DIoU、AlphaIoU等二十余种损失函数

【RT-DETR改进】SIoU、GIoU、CIoU、DIoU、AlphaIoU等二十余种损失函数

一、本文介绍 这篇文章介绍了RT-DETR的重大改进，特别是在损失函数方面的创新。它不仅包括了多种IoU损失函数的改进和变体，如SIoU、WIoU、GIoU、DIoU、EIOU、CIoU，还融合了“Alpha”思想，创造了一系列新的损失函数。这些组合形式的损失函数超过了二十余种，每种都针对特定的目标检测挑战进行优化。文章会详细探讨这些损失函数如何提高RT-DETR在各种检测任务中的性能，包括
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YOLOv5改进： Inner-IoU基于辅助边框的IoU损失，高效结合 GIoU, DIoU, CIoU，SIoU 等 | 2023.11

YOLOv5改进： Inner-IoU基于辅助边框的IoU损失，高效结合 GIoU, DIoU, CIoU，SIoU 等 | 2023.11

💡💡💡本文独家改进：Inner-IoU引入尺度因子 ratio 控制辅助边框的尺度大小用于计算损失，并与现有的基于 IoU （ GIoU, DIoU,  CIoU，SIoU ）损失进行有效结合 推荐指数：5颗星        新颖指数：5颗星 💡💡💡Yolov5/Yolov7魔术师，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文
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YOLOv5改进 | 添加CA注意力机制 + 增加预测层 + 更换损失函数之GIoU

YOLOv5改进 | 添加CA注意力机制 + 增加预测层 + 更换损失函数之GIoU

前言：Hello大家好，我是小哥谈。在小目标场景的检测中，存在远距离目标识别效果差的情形，本节课提出一种基于改进YOLOv5的小目标检测方法。首先，在YOLOv5s模型的Neck网络层融合坐标注意力机制，以提升模型的特征提取能力；其次，增加一个预测层来提升对小目标的检测性能；进一步地，利用K-means聚类算法得到数据集合适的anchor框；最后，改进边界框回归损失函数以提高边界框的定位精度
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计算机视觉算法整理（一）：Faster RCNN，bounding box regression，IOU，GIOU

计算机视觉算法整理（一）：Faster RCNN，bounding box regression，IOU，GIOU

专门收录一下一些有趣的，计算机视觉中我想记录一下的算法，重点关注的是loss function，顺便说下相关算法。因为是收录，只为日后查看之需，有一些会借用一些资料，我会给出引用。 1、Faster RCNN 两阶段目标检测的代表作，可以说是开创了目标检测的一番局面。现在很多公司实际在商用的目标检测算法，依然很多是基于Faster RCNN的。虽然后来各种论文都号称吊打Faster RCNN，
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