WebGIoU Loss虽然解决了IoU Loss中Loss为0的问题，但是依然存在一些不足。 当大框将小框覆盖时，不管小框在大框内部的任何位置，IoU Loss与GIoU Loss都是一个定值，这种 … WebIoU越小(两个框的重叠程度变低)，Loss越大。 当IoU为0时（两个框不存在重叠），梯度消失。 IOU的特性 优点： （1）IoU具有尺度不变性 （2）结果非负，且范围是(0, 1) 缺点： （1）如果两个目标没有重叠，IoU将会为0,并且不会反应两个目标之间的距离，在这种无重叠目标的情况下，如果IoU用作于损失函数，梯度为0，无法优化。 （2）IoU无法精确的反 …

IoU Loss 系列（常规篇） - 知乎 - 知乎专栏

Web物体検出の損失関数であるIoU損失およびGeneralized IoU (GIoU)損失の欠点を分析し、その欠点を克服することにより、早期の収束と性能向上を実現したDistance-IoU (DIoU)損失および Complete IoU (CIoU)損失を提案している。 また、DIoU損失はNMSのスコアとしても適切であることを示している。 書誌情報 Zheng, Zhaohui, et al. "Distance-IoU loss: … Web24 mrt. 2024 · IOU 指的是预测框和真实框之间的交集与并集比值，即： IOU = Area of Overlap / Area of Union 1 其中，Area of Overlap 表示预测框与真实框的交集面积，Area of Union 则表示二者的并集面积。 IOU 范围从 0 到 1，数值越大，表示预测框与真实框的重合度越高，模型表现越优秀。 二、IOF 在一些特殊场景下，使用 IOU 可能并不合适，比如 … how to spell provided

【論文5分まとめ】Distance-IoU Loss - Zenn

WebIOU系列 IOU （2016） 论文地址： 《UnitBox: An Advanced Object Detection Network》 提出背景 三种Loss用于计算目标检测的Bounding Box Loss时，独立的求出4个点 … Web27 mei 2024 · IoU loss的定义如上，先求出2个框的IoU，然后再求 -ln (IoU) 。 其中IoU是真实框和预测框的交集和并集之比，当它们完全重合时，IoU就是1。 对于Loss来说，越 … how to spell protect