因此DIoU中对anchor框和目标框之间的归一化距离进行了建模。直观的展示如下图所示:
论文:Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression
本文对发表于 AAAI 2020 的论文《Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression》进行解读。
前面介绍了CVPR 2019的GIoU Loss,同时GIoU Loss里面也引入了IoU Loss,这个首先需要明确一下。然后AAAI 2020来了一个新的Loss,即是本文要介绍的DIoU Loss。论文原文地址见附录。
众所周知,非极大值抑制NMS是目标检测常用的后处理算法,用于剔除冗余检测框,本文将对可以提升精度的各种NMS方法及其变体进行阶段性总结。
离线增强 : 直接对数据集进行处理,数据的数目会变成增强因子 x 原数据集的数目 ,这种方法常常用于数据集很小的时候
在one-stage检测算法中,会出现正负样本数量不平衡以及难易样本数量不平衡的情况,为了解决则以问题提出了focal loss。
目标检测损失函数的选择在目标检测问题建模中至关重要。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)。首先来了解一下什么是最原始的IoU定义
首先感谢江大白大佬的研究与分享,贴上链接 深入浅出Yolo系列之Yolov5核心基础知识完整讲解 将yolov3-v5的变化讲的很清楚,思路很清晰,值得花时间好好从头到尾读一遍。
边界盒回归是目标检测的关键步骤。在现有的方法中,虽然n范数损失被广泛地应用于包围盒回归,但不适合用于评估度量,即IoU。最近,有学者提出了IoU损失和广义IoU(GIoU)损失来衡量IoU度量,但仍存在收敛速度慢和回归不准确的问题。本文提出了一个Distance-IoU (DIoU) loss,合并了预测框和目标框之间的标准化距离,在训练中比IoU和GIoU loss收敛得更快。此外,本文还总结了边界盒回归中的三个几何因素(重叠面积、中心点距离和纵横比),并以此为基础提出了一个Complete IoU(CIoU)损失,从而加快了收敛速度,提高了性能。通过将DIoU和CIoU损失合并到YOLOv3、SSD和Faster RCNN等最新的目标检测算法,在IoU度量方面和GIoU度量方面实现了显著的性能提高。而且DIoU很容易地应用到非最大抑制(non-maximum suppression,NMS)作为准则,进一步促进性能提升。
目标检测模型训练的时候有两个任务,框分类(框里是什么)和框回归(框在哪),本文主要讲第二点。
AP:代表的是精度 FPS:代表的是检测速度 YOLOV4的精度比YOLOV3提高了很多
在前面的秘籍一中,我们主要关注了模型加速之轻量化网络,对目标检测模型的实时性难点进行了攻克。但是要想获得较好的检测性能,检测算法的细节处理也极为重要。
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。根据是否生成 Anchor 点,目标检测方法可以分为Anchor-based和 Anchor-Free两大类。Anchor-based算法包括FasterR-CNN,YOLO系列,SSD和 RetinaNet。Anchor-Free的检测算法包括CornerNet,CenterNet 和 FCOS。在这些检测器中,边界框回归损失函数作为定位分支的重要组成部分,起着不可替代的作用。
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。根据是否生成 Anchor 点,目标检测方法可以分为Anchor-based和 Anchor-Free两大类。Anchor-based算法包括FasterR-CNN,YOLO系列,SSD和 RetinaNet。 Anchor-Free的检测算法包括CornerNet,CenterNet 和 FCOS。在这些检测器中,边界框回归损失函数作为定位分支的重要组成部分,起着不可替代的作用。
作者总结了近几年的单阶段和双阶段的目标检测算法以及技巧,并用一个图概括了单阶段和双阶段目标检测网络的差别,two-stage的检测网络,相当于在one-stage的密集检测上增加了一个稀疏的预测器
来源|周威@知乎,https://zhuanlan.zhihu.com/p/159209199
从2018年Yolov3年提出的两年后,在原作者声名放弃更新Yolo算法后,俄罗斯的Alexey大神扛起了Yolov4的大旗。
因为工作原因,项目中经常遇到目标检测的任务,因此对目标检测算法会经常使用和关注,比如Yolov3、Yolov4算法、Yolov5算法、Yolox算法。
为了解决效率和性能这两个问题,本文全面评估了一系列现有改进,以提高PP-YOLO的性能,同时几乎保持推理时间不变。本文将分析一系列改进,并通过增量消融研究从经验上评估它们对最终模型性能的影响。
论文题目: Rethinking IoU-based Optimization for Single-stage 3D Object Detection
在实际应用场景中,有效性与高效性对于目标检测器非常重要。为了满足这两个问题,研究者全面评估了现有的改进的集合,以提高PP-YOLO的性能,同时几乎保持推理时间不变。
YOLOv4是精度速度最优平衡, 各种调优手段是真香,本文主要从以下几个方面进行阐述:
【6】ReBiF:残差双融合特征金字塔网络,用于精确的Single-shot目标检测
💡💡💡本文独家改进:更加聚焦的IoU损失Focaler-IoU,能够在不同的检测任务中聚焦不同的回归样本,使用线性区间映射的方法来重构IoU损失
该项目包含大量的改进方式,改进点包含 Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU 损失函数、多种 NMS、Loss 损失函数、自注意力机制系列、数据增强部分、激活函数等部分,更多内容可以关注 YOLOAir 项目的说明文档。
还是这张老图,16年到18年CVPR和ICCV的高频词词云。从2012年进入深度学习时代开始,目标检测、图像分割这样的视觉基本任务到现在已经火了有10年已久了(如果算上传统图像处理的方法,那么目标检测到现在已经被集中攻克22年了)。
点击 机器学习算法与Python学习 ,选择加星标 精彩内容不迷路 机器之心编辑部 YOLOAir 算法代码库是一个基于 PyTorch 的 YOLO 系列目标检测开源工具箱。使用统一模型代码框架、统一应用方式、统一调参,该库包含大量的改进模块,可使用不同网络模块来快速构建不同网络的检测模型。基于 YOLOv5 代码框架,并同步适配 YOLOv5(v6.0/v6.1 更新) 部署生态。用户在使用这个项目之前, 可以先了解 YOLOv5 库。 该项目包含大量的改进方式,并能降低改进难度,改进点包含 B
论文: YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection
机器之心专栏 机器之心编辑部 YOLOAir 算法代码库是一个基于 PyTorch 的 YOLO 系列目标检测开源工具箱。使用统一模型代码框架、统一应用方式、统一调参,该库包含大量的改进模块,可使用不同网络模块来快速构建不同网络的检测模型。基于 YOLOv5 代码框架,并同步适配 YOLOv5(v6.0/v6.1 更新) 部署生态。用户在使用这个项目之前, 可以先了解 YOLOv5 库。 该项目包含大量的改进方式,并能降低改进难度,改进点包含 Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU 损失
YOLOv5 Lite的输入端采用了和YOLOv5、YOLOv4一样的Mosaic数据增强的方式。其实Mosaic数据增强的作者也是来自YOLOv5团队的成员,不过,随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接,对于小目标的检测效果还是很不错的。
半个月前 Amusi 整理了 目标检测(Object Detection)较为值得关注的论文:
。 实验结果表明,将MPDIoU损失函数应用于最先进的实例分割(如YOLACT)和目标检测(如YOLOv7)模型,在PASCAL VOC、MS COCO和IIIT5k数据集上优于现有的损失函数。
前面已经讲完了YOLOV1/V2的损失函数代码解析,今天为大家带来YOLOv3的损失函数解析。YOLOV3的损失函数在YOLOV2的基础上,用多个独立的逻辑回归损失代替了YOLOV2里面的softmax损失,然后去掉了对Anchor在前12800次训练轮次中的回归损失,也即是YOLOV2损失函数的第二项。另外新增了一个ignore_thresh参数来忽略一些和GT box的IOU大于ignore_thresh的预测框的objectness损失。除了以上细节,其它部分和YOLOV2的处理类似。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G YOLOAir 算法代码库是一个基于 PyTorch 的 YOLO 系列目标检测开源工具箱。使用统一模型代码框架、统一应用方式、统一调参,该库包含大量的改进模块,可使用不同网络模块来快速构建不同网络的检测模型。基于 YOLOv5 代码框架,并同步适配 YOLOv5(v6.0/v6.1 更新) 部署生态。用户在使用这个项目之前, 可以先
Bounding box 回归通过预测目标的bbox来定位图像/视频中的目标,这是目标检测、定位和跟踪的基础。例如,最高级的目标检测器通常由一个bbox回归分支和一个分类分支组成,其中bbox回归分支生成用于定位对象进行分类的bbox。在这项工作中,作者探索了更有效的损失函数。
工厂人员违规行为识别借助yolov5深度学习框架技术,YOLOv5是一种单阶段目标检测算法,该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路,使得其速度与精度都得到了极大的性能提升,具体包括:输入端的Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放操作;基准端的Focus结构与CSP结构;Neck端的SPP与FPN+PAN结构;输出端的损失函数GIOU_Loss以及预测框筛选的DIOU_nms。
河道水文标尺识别系统yolo网络+OpenCv机器学习模型对河流和湖泊水位实时检测,当识别到水位到达警戒水位时,立即抓拍预警上传给后台,通知相关人员及时处理。
人员抽烟行为识别检测系统依opencv+python深度学习架构模型,对现场画面开展7×24h无间断分析,减少了人力成本。人员抽烟行为识别检测系统识别管控区域人员的抽烟状况。当发现异常状况时,以迅速的方式进行预警提醒。opencv+python深度学习架构模型优化算法识别率高,识别精密度97%,对人员抽烟行为精准识别。
智能矿山电子封条监控系统通过yolo深度学习技术,智能矿山电子封条监控系统在矿山或者非煤矿山的进出口以及主要的井口等重要地方装有摄像头,对矿井人员变化、生产作业执勤状态及出入井人员等状况实时监控分析,发现处理非煤矿山现场画面中异常动态或者人员异常行为信息,立即抓拍告警及时推送报警信息到监控后台,实现24小时全天候不间断远程监测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN),用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像,然后将图像划分为多个区域,并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO,我们首先要分别理解这两个模型。
近年来,自动驾驶汽车不断走进我们的视野中,面向自动驾驶的目标检测算法也成为了国内外的研究热点之一。安全可靠的自动驾驶汽车依赖于对周围环境的准确感知,以便及时做出正确的决策。目标检测是自动驾驶系统的关键任务之一,其主要的功能是检测前方道路上出现的目标的空间位置和目标类别。
工厂安全着装识别检测系统通过Python基于YOLOv5技术,工厂安全着装识别检测系统对现场画面中的人员着装穿戴进行实时分析检测,工厂安全着装识别检测系统自动抓拍存档告警。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。Python可以使用C / C++轻松扩展,这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码)。
工厂人员作业流程合规实时检测系统通过python+yolov5网络模型深度分析技术,工厂人员作业流程合规实时检测算法融入具体的操作流程当中,算法可以实现对流水线上人员的每一个流程每个动作进行识别,将现场操作行为识别得出的结果与系统中约定的标准进行比对,如现场操作行为符合标准不进行预警,如在现场人员操作时间、动作行为等方面出现差异不符合标准,则自动预警,并即时提醒现场人员进行改正。YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法,它不是选择图像中有趣的部分,而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。要理解YOLO算法,我们首先需要了解实际预测的是什么。最终,我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。
生产区域人数超员监控报警系统通过yolov5+python网络模型分析技术,生产区域人数超员监控报警系统识别到现场画面区域超员时,立即告知后台中心进行告警提醒及时处理。Yolo意思是You Only Look Once,它并没有真正的去掉候选区域,而是创造性的将候选区和目标分类合二为一,看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测,具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格(grid),每个网格允许预测出2个边框(bounding box,包含某个对象的矩形框),总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区,很粗略的覆盖了图片的整个区域,就在这98个预测区中进行目标检测。
人员动作行为AI分析系统通过python+yolo系列网络学习模型,人员动作行为AI分析系统对现场画面人员行为进行实时分析监测,人员动作行为AI分析系统自动识别出人的各种异常行为动作,人员动作行为AI分析系统立即抓拍存档预警同步回传给后台。 我们使用YOLO算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN),用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像,然后将图像划分为多个区域,并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO,我们首先要分别理解这两个模型。
小目标在许多现实世界的应用中无处不在,包括驾驶辅助、大规模监控和海上救援。尽管由于深度神经网络的发展,目标检测取得了显著的进展,但大多数都是用于检测正常大小的目标。而小目标(AI-TOD数据集中小于 像素)往往表现出极其有限的外观信息,增加了识别特征的学习难度,导致小目标检测失败的案例非常多。
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