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对象检测边界框损失 – 从IOU到ProbIOU

通常,目标检测需要两个损失函数,一个用于对象分类,另一个用于边界框回归(BBR)。本文将重点介绍 IoU 损失函数(GIoU 损失、DIoU 损失和 CIoU 损失、ProbIoU)。...因此,BBR使用基于 IoU 的损失函数来实现计算mAP,mAP的典型计算公式与表示如下: 但是这种最原始的IoU并交比的损失计算方式是有缺陷的,如当预测框与真实框没有相交的时候,IoU损失就是0,这样就导致了没有梯度...改进之GIoU 于是有个聪明的人发现,这样可以稍微避免这种问题的发生,就是把预测框与真实框(A与B)合起来求最小的外接矩形,就变成了如下: 对应的GIoU的计算公式就改成了: 下图是分别基于L2与L1损失相同的情况下...加入惩罚项因子以后,对于没有重叠的预测也可以实现边界框回归了,从而改善了IoU的缺陷。...ProbIoU ProbIoU可以实现OBB旋转对象映射到GBB、然后实现预测框与真实框的回归IoU损失功能,然后基于协方差矩阵,计算巴氏距离以后,再基于BD实现损失计算 跟原始的IoU比较,有明显的改善

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    用于精确目标检测的多网格冗余边界框标注

    上图显示了三个对象的边界框,其中包含更多关于狗的边界框的细节。下图显示了上图的缩小区域,重点是狗的边界框中心。...包含狗边界框中心的网格单元的左上角坐标用数字0标记,而包含中心的网格周围的其他八个网格单元的标签从1到8。 到目前为止,我已经解释了包含目标边界框中心的网格如何注释目标的基本事实。...这种对每个对象仅一个网格单元的依赖来完成预测类别的困难工作和精确的tight-fit边界框引发了许多问题,例如: (a)正负网格之间的巨大不平衡,即有和没有对象中心的网格坐标 (b)缓慢的边界框收敛到GT...这样做的一些优点是(a)减少不平衡,(b)更快的训练以收敛到边界框,因为现在多个网格单元同时针对同一个对象,(c)增加预测tight-fit边界框的机会(d) 为YOLOv3等基于网格的检测器提供多视角视图...然后,我们从整个训练数据集的随机q个图像中迭代地选择p个对象及其边界框。然后,我们生成使用它们的索引作为ID选择的p个边界框的所有可能组合。

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    基于FPGA的二值图像的边界提取算法的实现

    二值图像的边界提取主要基于黑白区域的边界查找。和许多边界查找算法相比它适合于二值图像。 ?...图1 二值图像边界提取演示 如图1 所示,图1 a为一幅简单的二值图像,经过边界提取后形成如图1 b 所示的图像,显示出了白色区域的轮廓。...2 边界提取算法 使用黑色提取,背景为白色,‘1’表示白色,‘0’表示黑色。 ?...图2 二值图像边界提取演示 我们使用3x3模板进行边界提取,所以当3x3九个点都是‘1’的时候,输出为‘1’,当九个点都是‘0’的时候,输出为‘1’,其他情况输出均为‘0’。...3 FPGA二值图像边界提取算法实现 ? 图3二值图像膨胀FPGA模块架构 图3中我们使用串口传图传入的是二值图像。

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    Java Swing用户界面组件:复选框+ 滑块+组合框+边界+单选按钮

    组合框 如果有多个选择项,使用单选按钮就不太合适了,其原因是占据的屏幕空间太大。这时可以选择组合框。 当用户点击这个组件时,选择列表就会下拉出来,用户可以从中选择一项(见图9-18)。...如果下拉列表框被设置成可编辑的(editable),可以像编辑文本域一样编辑当前的选项内容。正因为这个原因,这种组件被称为组合框(combo box),它把文本域的灵活性与一组预定义的选项组合起来。...JComboBox类提供了组合框的组件。 调用setEditable方法可以编辑组合框。注意编辑只会影响当前项,而不改变列表内容。...提示:如果需要往组合框中添加大量的选项,addItem方法的性能就显得很差了。...当用户从组合框中选择一个选项时,组合框就会产生一个动作事件。为了判断哪个选项被选择,可以在事件参数上调用getSource方法来得到发送事件的组合框的一个引用。

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    iOS小技能:提取数字(文本框对粘贴内容进行手机号码提取)

    前言 使用手机进行登录注册的时候,需要对粘贴的内容进行手机号码提取。...应用场景:登陆界面、注册界面 文本输入框对手机号码的处理逻辑: 1、推荐对粘贴内容进行提取设置 2、键盘为UIKeyboardTypeNumberPad即可 3、提交数据之前才进行正则的校验(或者只判断是否长度为...containsString:@"手机号"] || self.model.type == UserEnterViewType4PhoneNO) { //登录界面的【请输入手机号】文本框,..., pattern]; BOOL isMatch = [pred evaluateWithObject:number]; return isMatch; } II、文本输入框的格式规则检验.../** 文本输入框的格式规则检验: 比如支付密码、金额格式 // 限制金额 // return [QCT_Common isAmoutshouldChangeCharactersInRange

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    北大、清华、微软联合提出RepPoints,比边界框更好用的目标检测方法

    边界框使用方便,但它只提供目标的粗略定位,导致对目标特征的提取也相当粗略。...抛弃边界框,更细粒度的目标表示RepPoints 在目标检测过程中,边界框是处理的基本元素。边界框描述了目标检测器各阶段的目标位置。...虽然边界框便于计算,但它们仅提供目标的粗略定位,并不完全拟合对象的形状和姿态。因此,从边界框的规则单元格中提取的特征可能会受到包含少量语义信息的背景内容或无信息的前景区域的严重影响。...RepPoints vs 边界框 本节将描述 RepPoints,以及它与边界框的区别。...边界框表示只考虑目标的矩形空间范围,不考虑形状、姿态和语义上重要的局部区域的位置,这些可用于更好的定位和更好的目标特征提取。

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    【计算机视觉——RCNN目标检测系列】二、边界框回归(Bounding-Box Regression)

    接下来,我们对边界框回归(Bounding-Box Regression)进行详细介绍。 首先我们对边界框回归的输入数据集进行说明。输入到边界框回归的数据集为 ? ,其中 ? , ? 。 ?...在图1中红色框代表候选目标框,绿色框代表真实目标框,蓝色框代表边界框回归算法预测目标框,红色圆圈代表选候选目标框的中心点,绿色圆圈代表选真实目标框的中心点,蓝色圆圈代表选边界框回归算法预测目标框的中心点...---- 二、边界框回归细节 RCNN论文里指出,边界框回归是利用平移变换和尺度变换来实现映射 。平移变换的计算公式如下: ? 尺度变换的计算公式如下: ? 其中 ? ( ? 代表 ?...那么我们假设经过CNN提取得到的特征分别为 ? 和 ? 。同时,我们假设 ? 为第 ? 个真实目标框的 ? 坐标, ? 为第个候选目标框 ? 坐标,边界框回归的映射关系 。那么我们可以得出: ?...时候选目标框和真实目标框非常接近,即IoU值较大。按照RCNN论文的说法,IoU大于0.6时,边界框回归可视为线型变换。 至此,边界框回归算法的讲解全部结束。

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    资源 | 1460万个目标检测边界框:谷歌开源Open Images V4数据集

    边界框 表 2 为 Open Images V4 数据集所有部分(训练集、验证集、测试集)中逾 600 类边界框标注的概述。...我们一共标注了 1460 万个边界框。平均每个图像有 8.4 个带有边界框的目标。90% 的边界框都是由谷歌的专业标注人员使用高效的「extreme clicking」界面手动绘制的 [1]。...对于验证集和测试集,我们为所有目标实例所有可能的正类图像级标签提供了详尽的边界框标注信息。所有的边界框都是手工绘制的。我们尽可能在语义层次结构中最具体的层次上标注边界框。...对于视觉关系检测任务,带有虚线轮廓的边界框将两个具有特定视觉关系的目标圈在一起。 ? 图 17:每类边界框的数量。横轴是按边界框数量对各类进行排序的结果,为了提高可读性,我们将该结果用对数刻度表示。...作为对比基线,我们绘制了面积和边长均匀分布的边界框对应的函数。我们忽略了在 COCO 中标记为人群的边界框和在 Open Image 中标记为群组的边界框。 ?

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    华人团队开源革新框架SegVG,边界框转为分割信号 | ECCV 2024

    新智元报道 编辑:LRST 【新智元导读】SegVG是一种新的视觉定位方法,通过将边界框注释转化为像素级分割信号来增强模型的监督信号,同时利用三重对齐模块解决特征域差异问题,提升了定位准确性。...具体而言,视觉定位面临的挑战在于其稀疏的监督信号,每对文本和图像仅提供一个边界框标签,与目标检测任务(Object Detection)存在显著不同,因此充分利用框注释至关重要,将其视为分割掩膜(即边界框内的像素赋值为...伊利诺伊理工学院、中佛罗里达大学的研究人员提出了一个名为SegVG的新方法,旨在将边界框级的注释转化为分割信号,以提供更为丰富的监督信号。...综上,SegVG通过最大化边界框注释的利用,提供了额外的像素级监督,并通过三重对⻬消除特征之间的域差异,这在视觉定位任务中具有重要的创新意义。...指标与数据集 研究者采用的主要评估指标是交并比(IoU)和前1准确率,以评估预测边界框与真实边界框的匹配程度。

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