在目标检测领域，边界框回归起着至关重要的作用，而目标检测的定位精度很大程度上取决于边界框回归的损失函数。...代码：https://github.com/malagoutou/Focaler-IoU I Introduction 目标检测是计算机视觉的基本任务之一，其目的是在图像中定位并识别物体。...在基于IoU的评估标准下，大多数目标检测任务的检测精度得到了进一步提高，但是IoU损失本身也存在一些缺陷，例如，当GT框和 Anchor 框之间没有重叠时，它们的梯度将消失，无法准确描述两个边界框之间的位置关系...IoU Metric IoU是最流行的目标检测评估指标，其定义如下： IoU=\frac{|B\cap B^{gt}|}{|B\cup B^{gt}|} \tag{1} 其中， B 表示预测的边界框，...对于以简单样本为主的检测任务，在边界框回归过程中关注简单样本有助于提高检测性能。对于以难以检测的样本为主的检测任务，相比之下，则需要关注难以检测样本的边界框回归。
基于区域之间边界的存在，将分割定义为粗略或精细。 选择性搜索 对象检测的主要挑战是在图像中找到物体的精确位置。 图像中多个对象在不同的空间方向上很难找到图像中对象的边界。...边界框回归 边界框回归可预测对象在图像中的位置。 在支持向量机之后，建立线性回归模型以预测边界框检测窗口的位置和大小。...在进一步研究细节之前，我们将首先讨论交并比（IOU）的概念。 IOU 的概念 IOU 是基于预测边界框和地面真实边界框（手工标记）之间的重叠程度的对象检测评估指标。...YOLO 的检测机制基于单个卷积神经网络（CNN），该预测同时预测对象的多个边界框以及在每个边界框中检测给定对象类别的可能性。...与对象检测不同，在对象检测中，在多个对象类上绘制了一个矩形边界框（类似于我们从 YOLOV3 中学到的知识），语义分割可学习整个图像，并将封闭对象的类分配给图像中的相应像素。
边界框损失(box_loss)：用于衡量模型预测的边界框与真实边界框之间的差异。 置信度损失(obj_loss)：模型预测边界框覆盖对象的程度。...Objectness loss 项教会了网络如何预测正确的IoU，而坐标损失则教会了网络如何预测更好的边界框（最终将IoU推向1.0） ```类别置信度 = 类别分数 * objectness loss...`` 在推理时，我们通常会对每个对象预测有多个具有不同覆盖范围的边界框。...我们希望后处理算法选择以最精确方式覆盖对象的边界框。我们还希望选择能够为对象提供正确类别预测的边界框。算法如何知道选择哪个边界框？...为什么在训练过程中要区别对待“最佳边界框”？ 想象一位教授有以下教学策略：在第一次作业中，她寻找表现良好的学生，并努力检查和评分他们的作业，以便他们在该科目中取得优异的成绩。
/1512.02325 SSD是一种使用单一深度神经网络检测图像中对象的方法，该方法将边界框的输出空间离散化为一组默认框，这组默认框在每个特征图位置上具有不同长宽比和尺度。...在预测时，网络会为每个默认框生成所有对象类别存在的分数，并调整默认框以更好的匹配该对象的形状。 与需要区域提案的其他方法相比，SSD更加简单，因为SSD将所有的计算完全封装在一个网络中。...5.1 交并比阈值（IoU） 在评估目标检测模型是否能分类违禁物品的类别并预测这些物品在图像中的位置的重要阈值是交并比阈值（IoU），IoU是目标真值框和我们模型预测框之间相交的面积与并集的面积的比值...真实正样本（TP）是IoU>=阈值的正确预测 错误正样本（FP）是IoU的错误预测 错误负样本（FN）是对感兴趣对象的漏检 真实负样本（TN）是目标检测模型的隐式度量，真实负样本是不包含我们感兴趣对象的边界框...精度高而召回率低的模型则相反，通过定位很少相关边界框，但与真实标签相比这些边界框大多数预测类都正确。
接下来，让我们看看如何生成这些边界框。2.2 在计算机视觉中生成3D边界框如果我们使用摄像头进行工作，3D物体检测可以基于单张图像或立体视觉进行设置。...3.1 3D物体跟踪来自3D物体探测在2D物体跟踪（独立追踪器）中，跟踪流程如下： 1）给定连续两个时间步的检测结果... 2）计算二维IOU（或任何其他成本，如框的形状或外观指标） 3）将其放入一种二分图算法中...3.2 为什么匈牙利算法不应该改变当我们跟踪一个边界框时，通常我们会计算图像之间2个重叠框的IOU（交并比）。如果IOU很高（框重叠），那么意味着对象是相同的，它稍微移动了一下，因此我们应该跟踪它。...如果不是，那么意味着它是一个不同的对象。我们还可以使用二分图来跟踪多个对象。匈牙利算法的目标是基于成本，将 和 两个障碍物列表进行关联。...在2D MOT中，我们使用它来预测边界框中心的下一个位置（我们也可以预测边界框的所有四个坐标）。为此，我们使用了两个变量： 代表均值， 代表标准差/不确定度。
在这篇论文中，主要讨论如何设计一个精确且快速的旋转目标检测器。...在单阶段旋转目标检测任务中，对预测边界框进行连续的精炼可以提高回归精度，因此特征精炼是必要的。应该注意的是，FRM也可以在其他单级检测器如SSD中使用。...特征精炼模块 许多精炼检测器仍然使用相同的特征图来执行多个分类和回归，而没有考虑边界框位置变化引起的特征未对齐。 ?...进一步统计了预测结果的分布如d，可以看到在低IoU区间分类器表现还行，能有效区分负样本，但是高IoU区间如0.7以上，分类器对样本质量的区分能力有限。...一是由于很多的IoU 0.5以上的点都是负样本的，即使定位准根本不会被关注到；二是预测的结果中，只要有高质量的能被输出就行了，其他都会被NMS掉，体现在图中就是右上角可以密密麻麻无所谓，只要右下角没有太多点可视化的检测结果就不会太差
当提议和纵隔病变的真实边界框之间的重叠具有 IoU > 0.3 时，检测到的提议被视为命中。我们选择IoU>0.3，低于COCO等二维检测常用的IoU>0.5。...这是因为 3D 检测边界框的 IoU 通常低于 2D 中的边界框。 测试需要提交一个 .csv 文件，其中包括测试集检测到的所有结果。...预测 .csv 应该有八列：public_id（患者 ID）、coordX、coordY、coordZ（表示预测的病变边界框的坐标）、x_length、y_length、z_length（预测边界框的宽度...经验丰富的放射科医师在每次 CT 扫描中通过从轴向、冠状和矢状方向尽可能靠近病灶绘制包围病灶的边界框来注释每个纵隔病灶。每个纵隔病变对应一个注释，该注释由三维真实边界框的坐标和长度组成。...测试集部分结果 8、在测试集上将分割的区域求解其外接边界框，并根据中心点概率值得到此边界框的置信度，结果如下所示。
3.1 3D物体跟踪来自3D物体探测 在2D物体跟踪（独立追踪器）中，跟踪流程如下： 1）给定连续两个时间步的检测结果... 2）计算二维IOU（或任何其他成本，如框的形状或外观指标） 3）将其放入一种二分图算法中...3.2 为什么匈牙利算法不应该改变 当我们跟踪一个边界框时，通常我们会计算图像之间2个重叠框的IOU（交并比）。如果IOU很高（框重叠），那么意味着对象是相同的，它稍微移动了一下，因此我们应该跟踪它。...如果不是，那么意味着它是一个不同的对象。我们还可以使用二分图来跟踪多个对象。 2D物体检测与2D物体跟踪，先前的边界框被记住并用于进行匹配。...到目前为止，我们已经看到我们应该做以下几点： · 在连续的两个时间步中获取3D边界框。 · 利用匈牙利算法计算两个列表的3D IOU（并且我们正确获取了颜色和ID）。...它是一个迭代算法，意味着它存储了先前值的信息，并随时间不断迭代。在2D MOT中，我们使用它来预测边界框中心的下一个位置（我们也可以预测边界框的所有四个坐标）。
摘要 Unified-Unified-IoU（UIoU）是一种新的边界框回归损失函数，旨在改进目标检测任务中的预测框质量，特别是在高IoU阈值和IoU（UIoU）是一种新的边界框回归损失函数，旨在改进目标检测任务中的预测框质量...论文翻译：《Unified-IoU：用于高质量对象检测》 https://arxiv.org/pdf/2408.06636 目标检测是计算机视觉领域的重要部分，而目标检测的效果直接由预测框的回归精度决定...损失可以计算为： 其中，表示预测框的四维向量，表示真实框的四维向量。损失对多个特征进行了归一化，结果都在0和1之间。然而，四维向量中的四个变量是相互独立的，忽略了边界之间的相关性。...“仅添加Focal Box”意味着在训练过程中，边界框的缩减比例始终保持在0.5，模型始终关注高质量的预测框。Focal-inv是Focal Loss的反向思想，它关注更容易检测的对象。...在训练过程中，我们使用超参数“比例”来调整模型对不同质量预测框的关注程度，从而在训练速度和高质量对象检测之间达到平衡。
这里着重介绍NMS中IOU计算方式：yolo2中计算IOU只考虑形状，先将anchor与ground truth的中心点都偏移到同一位置（cell左上角），然后计算出对应的IOU值。...——NMS （3）绘制筛选后的边界框 运行环境： Python3 + Tensorflow1.5 + OpenCV-python3.3.1 + Numpy1.13 windows和ubuntu环境都可以...Loss损失函数（train时候用，预测时候没有调用此程序） （1）IOU值最大的那个anchor与ground truth匹配，对应的预测框用来预测这个ground truth:计算xywh、置信度c...（2）IOU小于某阈值的anchor对应的预测框：只计算置信度c(目标值为0)误差。 （3）剩下IOU大于某阈值但不是max的anchor对应的预测框：丢弃，不计算任何误差。...可以看到，跟yolo1对比，yolo2引入anchor后检测精度有了提升（car和person的类别置信度高了许多），并且每个边界框对应一组类别概率解决了yolo1中多个目标中心点落在同一个cell只能检测一个物体的问题
我们将分析FPN以理解多尺度特征图如何提高准确率，特别是小目标的检测，其在单次检测器中的检测效果通常很差。...SSD和DSSD的网络模型如下图所示： Prediction Module SSD直接从多个卷积层中单独要引出预测函数，预测量多达7000多，梯度计算量也很大。...某边界框的置信度定义为：某边界框的confidence = 该边界框存在某类对象的概率pr（object） * 该边界框与该对象的 ground truth 的IOU值，若该边界框存在某个对象pr（object...由此可以计算某对象 i 属于类别同时在第 j 个边界框中的得分： 每个网格有20个类条件概率，2个边界框置信度，相当于每个网格有40个得分，7x7个网格有1960个得分，每类对象有 1960/20=98...阈值，将该候选框过滤掉，否则加入输出列表中； ④ 最后输出列表中的候选框即为图片中该类对象预测的所有边界框。
第 3 节：使用 TensorFlow 的计算机视觉的高级实现 在本节中，您将基于从上一节中获得的理解，并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。...了解如何在 TFRecord 中转换图像和标注文件以输入到 TensorFlow 对象检测 API（第 10 章） 了解如何使用自己的图像来使用 TensorFlow 对象检测 API 训练模型并对其进行推理...（第 10 章） 了解如何使用 TensorFlow 集线器进行对象检测以及如何使用 TensorBoard 可视化训练进度（第 10 章） 了解与对象检测相关的 IOU，ROI，RPN 和 ROI 对齐...512x512:1:2; 512x512:2:1 在“第 7 章”，“使用 YOLO 进行对象检测”中，我们了解到 YOLO 使用单个 CNN，该 CNN 同时预测整个图像中对象的多个边界框。...在 Google Cloud 上使用 TensorFlow 检测对象 以下说明介绍了如何使用 Google Cloud 上的 TensorFlow 对象检测 API 来检测对象。
损失可以计算为： 其中，表示预测框的四维向量，表示真实框的四维向量。损失对多个特征进行了归一化，结果都在0和1之间。然而，四维向量中的四个变量是相互独立的，忽略了边界之间的相关性。...当放大边界框时，其IoU值会增加，计算出的框损失会降低。 这种IoU的变化也与IoU本身的值有关。如图3所示，我们绘制了在中心点距离从20变化到0的过程中，、和的变化曲线。...实验结果表明，我们提出的方法具有优越性，能够在IoU阈值较高时显著提高检测精度，这表明我们算法预测的边界框更准确，检测质量更高。此外，在训练过程中，我们还保持了低IoU阈值时的准确性，甚至略有提高。...“仅添加Focal Box”意味着在训练过程中，边界框的缩减比例始终保持在0.5，模型始终关注高质量的预测框。Focal-inv是Focal Loss的反向思想，它关注更容易检测的对象。...在训练过程中，我们使用超参数“比例”来调整模型对不同质量预测框的关注程度，从而在训练速度和高质量对象检测之间达到平衡。
ground truth，若其中心点落在某个cell内，那么该cell内的5个先验框所对应的边界框负责预测它，具体是哪个边界框预测它，需要在训练中确定，即由那个与ground truth的IOU最大的边界框预测它...第一项loss是计算background的置信度误差，但是哪些预测框来预测背景呢，需要先计算各个预测框和所有ground truth的IOU值，并且取最大值Max_IOU，如果该值小于一定的阈值（YOLOv2...，计算IOU值时不考虑坐标，只考虑形状，所以先将先验框与ground truth的中心点都偏移到同一位置（原点），然后计算出对应的IOU值，IOU值最大的那个先验框与ground truth匹配，对应的预测框用来预测这个...在计算obj置信度时，在YOLOv1中target=1，而YOLOv2增加了一个控制参数rescore，当其为1时，target取预测框与ground truth的真实IOU值。...在YOLO中，边界框的预测其实并不依赖于物体的标签，所以YOLO可以实现在分类和检测数据集上的联合训练。
3D对象检测模型，这些模型在经过完全注释（annotated）的真实3D数据集上进行了训练，可以预测对象的3D边界框。...在移动设备上运行的3D对象检测解决方案的示例结果 与以前发布的单阶段Objectron模型相反，这些最新版本使用两级架构。第一阶段采用TensorFlow对象检测模型来查找实体的2D裁剪。...然后，第二阶段使用图像裁剪来估计3D边框，同时为下一帧计算实体的2D裁剪，因此实体检测器不需要运行每个帧。第二阶段3D边框预测器在Adreno 650移动GPU上以83 FPS运行。 ?...相交的体积由所有修剪的多边形的凸包计算。最后，根据两个框的交点的体积和并集的体积计算IoU。我们将在发表数据集的同时发布评估指标的源代码。 ?...我们还要感谢Jonathan Huang和Vivek Rathod对TensorFlow对象检测API的指导。
希望在结束本文的阅读之后，你可以了解到以下两点： 1、深度学习是如何在目标检测中得到应用的。 2、这些目标检测模型的设计是如何在相互之间获得灵感的同时也有各自的特点。...anchor box（默认的边界框）生成多个可能的区域。...然而，SSD 可以在单个步骤中完成上述两个步骤，并且在处理图像的同时预测边界框和类。...在训练期间，用这些基于 IoU（Intersection over Union，也被称为 Jaccard 相似系数）系数的预测边界框来匹配正确的边界框。...被最佳预测的边界框将被标签为「正」，并且其它边界框的 IoU 大于 0.5。 SSD 的工作方式听上去很直接，但是训练它却会面临一个不一般的挑战。
它需要一个真实边界框和一个预测的边界框。 通过IOU，可以判断检测是否有效或无效。...IOU由预测边界框与地面真实边界框的重叠面积除以两者的并集面积得到: 这里的Bp是预测框，Bgt是真实的边框 下图显示了真实边界框(绿色)和检测到的边界框(红色)之间的IOU。...在一些图像中，有多个检测重叠一个基本真值(图2、3、4、5、6和7)。...对于这些情况，具有最高IOU的预测框被认为是TP(例如，在图1中，“E”是TP，而“D”是FP，因为E和基本真值之间的IOU大于D和基本真值之间的IOU)。...IoU计算：对于每个预测的边界框，计算其与所有真实边界框的重叠度量，常用的度量是交并比（Intersection over Union，IoU）。
在图像分类中，一般定义的标签 y 的维度和类别是一样的，即假如是有 3 个类别，那么标签 y 的维度也是 3 个，比如令 ，然后输出的时候就判断哪个类别的预测概率大，就将其作为该对象的预测类别。...Bounding Box预测（Bounding box predictions） 接下来要介绍如何可以得到精确的边界框，这里介绍的就是著名的 YOLO（You only look once） 算法，目前也是目标检测里很常用的一种算法...该算法的优点就是CNN 可以输、出精确的边界框，在实践中可以采用更多的网格，比如 ，即便图片中包含多个对象，但如果网格数量越多，每个格子就越小，一个格子存在多个对象的概率就会很低。...一般来说，IoU 大于等于 0.5，就可以说检测正确，结果是可以接受的，这也是一般的约定。但IoU 越大，边界框就约精确了。...然后开始实现非极大值抑制算法： 去掉所有预测概率低于阈值的边界框，比如设置阈值是 0.6，那么对于 的边界框都被抛弃； 在剩下的边界框里，将预测概率最高的边界框，将其输出作为预测结果； 然后将还剩下的边界框里
该任务旨在在给定图像中绘制多个对象边界框，这在包括自动驾驶在内的许多领域非常重要。通常，这些目标检测算法可以分为两类：单阶段模型和多阶段模型。...该技术在 R-CNN BB 的消融研究中显示出性能提升。 为了拒绝推理中的重叠区域提议，其中两个或多个边界框指向同一个对象，作者提出了一种贪婪算法，如果该区域与另一个具有更有信心的预测。...这篇论文不仅实现了高性能的实例分割，而且在常规边界框对象检测和姿态估计等其他任务中也取得了令人惊讶的结果。上表显示了边界框对象检测的结果，其中 Mask R-CNN 优于更快的 R-CNN。...当使用松散的 IoU 阈值（如 u=0.5）对数据集进行训练时，边界框预测会变得嘈杂。但是增加 IoU 阈值并不能解决问题，因为用于训练/推理的最佳 IoU 不匹配。...概括 指出 IoU 阈值对物体检测的影响，以及简单修改阈值的问题。 观察到不同的模型在不同的 IoU 范围内表现最好。 级联边界框回归器可确保高置信度边界框输出，而不会引入其他问题。
（3）设置先验框 在Yolo中，每个单元预测多个边界框，但是其都是相对这个单元本身（正方块），但是真实目标的形状是多变的，Yolo需要在训练过程中自适应目标的形状。...在预测过程中，置信度最高的那个类别就是边界框所属的类别，特别地，当第一个置信度值最高时，表示边界框中并不包含目标。...习惯上，我们称上面这个过程为边界框的编码（encode），预测时，你需要反向这个过程，即进行解码（decode），从预测值l中得到边界框的真实位置b: ?...图7 基于卷积得到检测结果 3 训练过程 （1）先验框匹配 在训练过程中，首先要确定训练图片中的ground truth（真实目标）与哪个先验框来进行匹配，与之匹配的先验框所对应的边界框将负责预测它。...在Yolo中，ground truth的中心落在哪个单元格，该单元格中与其IOU最大的边界框负责预测它。但是在SSD中却完全不一样，SSD的先验框与ground truth的匹配原则主要有两点。
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