float> p1; //y1min, x1min, y1max, x1max; vector p2; //y2min, x2min, y2max, x2max; 输出： float IoU...w=p1[3]-p2[1]; } else{ if(p1[3]>p2[3]) w=p2[3]-p1[1]; else w=p1[3]-p1[1]; } // 容斥原理计算IoU
近年来，YOLOv8引入了多种改进的IOU方法，包括WIoU（Weighted IOU）、α-IoU（Alpha IOU）、SIoU（Soft IOU）和EIoU（Enhanced IOU）等。...除了传统的IOU计算方法外，还有一些改进的IOU方法，如加权IOU、Alpha IOU、Soft IOU和Enhanced IOU等。...2. α-IoU（Alpha IOU）α-IoU是另一种改进的IOU方法，它采用了非线性α函数来调整传统IOU的计算。...在YOLOv8中，α-IoU的计算方式为：plaintextCopy codeα-IoU = (1 - (1 - IOU)^α) * IOU其中，IOU为传统的IOU计算结果，α为控制调整的参数...)在这个示例代码中，我们定义了计算传统IOU、加权IOU、Alpha IOU、Soft IOU和Enhanced IOU的函数。
由于我们只关心小数部分，而该式子的右边只有第一项会出现整数部分，故需要将第一项去除整数部分：
IoU 的计算是面试时常考题，原理简单，但由于没有准备很可能会在面试时，无法正确写出来，今天我们就一起来好好写写。 在深度学习领域中，目标检测是一个活跃的研究课题。...IOU 用于计算区域交集面积除于区域并集面积 ? 帮助理解的图： ?...union = Sa+Sb-inter iou = inter/union return iou if __name__ == "__main__": boxA =...boxB = [5,5,6,6] print(iou(boxA,boxB)) # inter = 0 union=26 IOU的一般门槛可以是0.5。...通常IOU>0.5被认为是一个很好的预测。示意图 ?
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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1.Powerful-IoU...然而，我们观察到现有的基于iou的损失函数受到不合理的惩罚因素的影响，导致锚框在回归过程中膨胀，显著减缓了收敛速度。为了解决这个问题，我们深入分析了锚框增大的原因。...为此，我们提出了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强效iou (PIoU)损失函数。PIoU损耗引导锚框沿着有效路径回归，从而比现有的基于iou的损耗更快地收敛。...基于不同iou的损失函数指导下的锚框回归过程。彩色框是在回归过程中由不同损失函数引导的锚框。很明显，以PIoU损失为导向的锚盒是最快回归到接近目标盒的。...基于IoU的损失。(a)和(b)中的损失函数都使用诸如锚框和目标框的最小外部边界框(灰色虚线框)的对角线长度或面积等维度信息作为损失因子的分母。
在本文中，作者将现有的基于IoU Loss推广到一个新的Power IoU系列 Loss，该系列具有一个Power IoU项和一个附加的Power正则项，具有单个Power参数α。...这激发了几种改进的基于IoU的损失设计，包括Generalized IoU (GIoU)、Distance IoU (DIoU)和Complete IoU (CIoU)。...例如，AP50度量由IoU高于阈值0.5目标的AP。检测器的最终性能通常通过多个IoU阈值的平均精度(mAP)来评估。 3.2 α-IoU Losses 普通IoU损失定义为 。...这里首先应用Box-Cox变换，将IoU损失归纳为α-IoU损失: 通过对α-IoU中的参数α进行调制，可以推导出现有损失中的大多数IoU terms，如log(IoU)、IoU和 。...其中一个关键的观测结果是，IoU损失(即α=1)与IoU呈线性相关，梯度为常数，而 α 根据目标的IoU值自适应加权。
计算公式： ?...= area / (s1 + s2 - area) return iou # -*-coding: utf-8 -*- """ @Project: IOU @File : IOU.py @Author...(rect1, rect2) print(iou1) print(iou2) 参考：https://www.zalou.cn/article/184542.htm 补充知识：Python计算多分类的混淆矩阵...= TP[i] / (TP[i] + FP[i] + FN[i]) iou_m.append(iou) f1_m = np.array(f1_m) iou_m = np.array(iou_m...f.write('Iou:\n') for i in range(class_num): f.write('%.4f\t' % (float(iou_m[i])*100))
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="vie...
来源 | 简明AI 头图 | 下载于视觉中国 出品 | AI 科技大本营（ID：rgznai100） IOU中文名叫交并比，见名知意就是交集与并集的比值。是在目标检测中常用的算法。...IoU原理 如上图所示，就是计算上面阴影部分与下面阴影部分的比值。 我们来拆分一下任务，分子部分就是Box1与Box2交集的面积，先设为A1。...Box2并集集的面积，设为A2，其实也是Box1面积S1加上Box2面积S2再减去一个A1（为什么要减去A1呢，因为Box1与Box2重合了A1部分，需要减去一个，没想通的童鞋去面壁0.1秒钟去：） IoU...= A1 / A2 A2 = S1 + S2 -A1 IoU = A1 / (S1 + S2 -A1) S1是Box1的面积，S2是Box2的面积。...= a1 / a2 #iou = a1/ (s1 + s2 - a1) return iou 参考链接： https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details
你的预测bbox和groundtruth之间的差异，就可以通过IOU来体现。很简单的算法实现，我也随便写了一个，嗯，很简单。 1..../usr/bin/env python # encoding: utf-8 def compute_iou(rec1, rec2): """ computing IoU :param rec1...= compute_iou(rect1, rect2) print(iou) 补充知识：基于Python实现的IOU算法—最简单易懂的代码实现 概念介绍： 交并比:(Intersection over...如上图所示，IOU值定位为两个矩形框面积的交集和并集的比值。即: ? 交并比的实现也是非常简单的，执行过程如下： ? 1....代码实现：001-IOU计算 以上这篇python实现IOU计算案例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
切削速度是切削刃尖端与工件之间的相对线速度。它是铣刀转速（主轴转速）与其周长的乘积。
第二种BBR损失是IoU（Intersection over Union）损失[Yu et al., 2016]。将预测框定义为，真实框定义为，IoU损失的计算公式为： 。...., 2021]将现有的基于IoU的损失推广到一个新的幂IoU损失族，并通过单个幂参数调整IoU损失中每个指标的权重。...为了更直观地感受缩放引起的IoU变化，我们假设每个单元格的长度为5，两个边界框的初始IoU值为： 边界框缩小一次后的IoU值为： 边界框放大两倍后的IoU值为： 可以看出，在一定范围内，当缩小边界框时，...从图3中不难看出，对于那些具有高IoU值的高质量预测框，边界框的缩小可以降低IoU值并放大框回归损失。而对于那些IoU值接近0的低质量预测框，边界框的缩小对IoU值几乎没有影响。...3.5 统一IoU（Unified-IoU） 我们通过将上述方法与YOLO现有的框回归损失函数相结合，设计了一种新的损失函数——统一IoU（Unified-IoU，简称UIoU）。
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损失二次创如何结合Shape IoU、MPDIoU、GIoU、DIoU...在本文中，我们分析了难易样本分布对回归结果的影响，然后提出Focaler-IoU，通过关注不同难易的回归样本，可以提高检测器在不同检测任务中的性能。...Focaler-IoU为了专注于不同的回归样本，能够专注于不同的检测任务，我们使用线性区间映射方法来重建IoU损失，这允许改进边缘回归。...公式如下: 其中IoUfocaler是重构后的focer -IoU, IoU是为原IoU值，[d, u]∈[0,1]。通过调整d和u的值，我们可以使IoUfocaler关注的焦点不同回归样本。...实验结果如表二所示:2.如何将Focaler-IoU加入到YOLOv8原理很简单，看论文公布实验结果还比较理想2.1 修改ultralytics/utils/loss.py核心代码： iou
def iou(y_true, y_pred, label: int): """ Return the Intersection over Union (IoU) for a given label...(y_pred)[-1] - 1 # initialize a variable to store total IoU in mean_iou = K.variable(0) # iterate...over labels to calculate IoU for for label in range(num_labels): mean_iou = mean_iou + iou(y_true..., y_pred, label) # divide total IoU by number of labels to get mean IoU return mean_iou / num_labels...以上这篇Keras自定义IOU方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
随着物体尺寸的增加， 即使scale error的程度保持恒定，Mask IoU也会逐渐增加，从而说明使用Mask IoU衡量大物体边界的分割质量，得分偏高。...创新点 使用对大物体边界很敏感的 Boundary IoU 代替 Mask IoU，能够很好地衡量分割边界的质量好坏。...计算公式： 上式中的Gd表示与ground truth mask的轮廓距离不大于的像素集合，Pd表示与预测mask的轮廓距离不大于的像素集合。...距离d控制着Boundary IoU的敏感程度，当d足够大时，Boundary IoU等效于Mask IoU；当d比较小时，Boundary IoU会忽略mask中远离边界的像素，使得即使对于尺寸较大的物体...Boundary IoU也有一点小缺陷，所以建议使用改良版的： min( Mask IoU, Boundary IoU )
以35mm胶片相机为例，胶片的图像格式是36mm宽24mm高。 如果镜头焦距为24mm，则：
常见的目标检测算法缺少了定位效果的学习，IoU-Net提出IoU predictor、IoU-guided NMS和Optimization-based bounding box refinement，...，预测当前框的IOU分数作为定位模块的准则，从而从另一个角度解决之前提到的两个问题： IoU是定位准确率的最佳标准，做NMS的时候使用预测的IOU而不是分类置信度，文中称为 IoU-guided NMS...如图4，随着迭代次数的增加，Optimization Based的AP曲线依然保持着单调性 #IoU-Net *** Learning to predict IoU [1240] 如图5，IoU...值得注意的是，文中提到为了更好的性能，IoU predictor是class-aware，即能预测出每个分类IoU IoU-guided NMS IoU-Net使用预测的IoU来作为NMS中bndbox...IoU的预测作为优化的目标，迭代式的用计算出的梯度对预测框进行精调，使预测的IoU值接近1（即GT）。
本文提出了一种新的边界框回归损失函数Focaler-IoU，该函数能够关注不同难度的回归样本，并动态调整样本权重以优化回归性能。...Focaler-IoU结合了IoU（Intersection over Union）和Focal Loss的思想，通过引入一个可学习的关注因子来调整不同样本的权重。...论文《Focaler-IoU：更聚焦的IoU损失》 https://arxiv.org/pdf/2401.10525.pdf 边界框回归在目标检测领域中起着至关重要的作用，而目标检测的定位精度在很大程度上取决于边界框回归的损失函数...本文分析了难易样本分布对回归结果的影响，并提出了Focaler-IoU方法，该方法通过关注不同的回归样本，可以在不同的检测任务中提高检测器的性能。...代码可在https://github.com/malagoutou/Focaler-IoU上获取。
首先来了解一下什么是最原始的IoU定义 什么是IOU(并交比) 对象检测中的 mAP（平均精度）指标是根据 IoU（交集超过并集）进行评估的。...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...，IoU跟GIoU有明显的差异比较。...论文给出的实验结果如下： 改进之DIoU与CIoU 作者把IoU损失看成是一个通用的公式如下： 其中R是惩罚性因子，这样R=0的时候就是普通的IoU损失，从而把IoU损失改进看成是寻找好的惩罚性因子，
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