论文：https://arxiv.org/pdf/2205.12740.pdf代码实现（非官方）：https://github.com/xialuxi/yolov5-car-plate/commit/aa41d1819b1fb03b4dc73e8a3e0000c46cfc370b图片源自视频教程（这个大佬视频教程yyds）：https://www.bilibili.com/video/BV1yi4y1g7ro?p=4原理：从最早的IoU到GIoU，再到DIoU和CIoU，现在出现了SIoUL2损失与IoU损失的比较GIoU损失A代表蓝色的框，最大的矩形框。u代表GT和预测框的并集。DIoU损失
前言针对目标检测框Box(x1,y1,x2,y2)的回归学习中，网络损失函数从最早的IoU到GIoU，再到DIoU、CIoU和EIoU，现在出现了SIoU。那么他们都是什么呢？又由哪些优点？正文IOU就是交并比，预测框和真实框相交区域面积和合并区域面积的比值，计算公式如下：优点：1、能够很好的反映重合度；2、具有尺度不变形缺点：不相交时，值为0，无法反映中心距离GIoU克服了两个框不相交时IoU恒为0，损失恒为1，没法优化的问题。GIoU引入了一个最小闭包区的概念，即能将预测框和真实框包裹住的最小矩形框，其中，Ac为最小闭包区，u为预测框和真实框的并集，那么GIoU第二项的分子就是上图中白色区
最近刚接触图像识别，理解一些概念十分困难，尤其是动不动就冒出个看不懂的英语，让人抓狂。查了不少资料后做一个总结并加上一些自己的理解，理解若有误，烦请大家指出，相互学习。本文主要对regionproposal、anchorbox、boundingbox、boundingboxregression、groundtruth、IoU、NMS、RoIPooling这些名字进行解释，随后附上RCNN、FastRCNN、FasterRCNN的实现步骤。首先需要了解一下图像分类检测的时间轴图来自RCNN和FastRCNN和FasterRCNN区别Boundingbox是在RCNN的时候就用了（至于bbox哪年
YOLO是最先进的目标检测模型之一。目标检测问题相比分类问题要更加复杂，因为目标检测不仅要把类别预测正确，还要预测出这个类别具体在哪个位置。我将目标识别的评估指标总结为两部分，一部分为预测框的预测指标，另一部分为分类预测指标。预测框的预测指标——IOU（交并比）预测框的准确率用IOU来反映。交并比是目标检测问题中的一项重要指标，它在训练阶段反映的是标注框与预测框的重合程度，用于衡量预测框的正确程度。 如上图所示，绿色框为标注框，是在标注数据集时人为标注的框；红色框为预测框，是训练的模型预测出的预测框；中间的橙色区域则为两个框的重合区域。而判断这个模型预测框预测的准不准，就要看IOU了。 如上
目录1、IoU1.1什么是IOU 1.2IOU代码2、GIOU2.1为什么提出GIOU2.2GIoU代码3DIoU 3.1为什么提出DIOU3.2DIOU代码4CIOU4.1为什么提出CIOU4.2CIOU代码5EIOU5.1为什么提出EIOU 5.2EIOU代码6 Wise-IoU7YOLOv5中添加GIoU、DIoU、CIoU、EIoU、Wise-IoU损失函数1、IoU1.1什么是IOU论文链接为：UnitBox:AnAdvancedObjectDetectionNetworkIoU的全称为交并比（IntersectionoverUnion），通过这个名称我们大概可以猜到IoU的计算方法
点击上方“码农的后花园”，选择“星标” 公众号精选文章，第一时间送达目标检测分为：目标分类+目标定位两个任务。目标分类就是要对该目标进行分类以确定该目标属于什么类别以及其属于该类别的置信度。目标定位是要在图像中确定目标的位置，输出其在图像中的坐标信息。目标定位依赖一个边界框回归模块去定位目标。边界框回归是指使用矩形边界框去预测目标对象在图像中的位置，然后不断细化预测边界框的位置。不断细化预测的边界框的位置是通过定义边界框回归损失函数、计算回归损失值Loss然后进行反向梯度下降实现的。一开始定义计算边界框回归的损失函数使用的还是基于L1、L2距离范数。基于L1范数定义的边界框损失函数是指预测边界
算是破事水了哈哈哈还是记录一下吧万一能帮助到别人文章目录一、2D框二、3D框一、2D框思路+原理：以下都以矩形框为例首先，框必须有能确定4个顶点坐标的参数，我这里用的中心坐标+长宽。如果需要旋转，还需要旋转角度。下以逆时针旋转为例。旋转的原理是先通过旋转角度构造旋转矩阵，然后左乘坐标进行旋转：注意这个情景下使用矩阵乘法时坐标得是这个格式：[(x1,x2,x3,x4,...),(y1,y2,y3,y4,...)][(x1,x2,x3,x4,...),(y1,y2,y3,y4,...)][(x1,x2,x3,x4,...),(y1,y2,y3,y4,...)]二维旋转都是绕原点旋转，如果希望绕某点
1常见IOU汇总classificationloss分类损失localizationloss,定位损失（预测边界框与GT之间的误差）confidenceloss置信度损失（框的目标性objectnessofthebox）总的损失函数：classificationloss+localizationloss+confidencelossYOLOv5使用二元交叉熵损失函数计算类别概率和目标置信度得分的损失。YOLOv5使用CIOULoss作为boundingbox回归的损失。多标签分类：大多数分类器假设输出标签是互斥的。如果输出是互斥的目标类别，则确实如此。因此，YOLO应用softmax函数将得分
在YoloV7中添加EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU,Wise-IoU.yolov7中box_iou其默认用的是CIoU，其中代码还带有GIoU，DIoU,AlphaIoU，文件路径：utils/general.py，函数名为：bbox_iou重磅！！！！！YOLO模型改进集合指南-CSDNdefbbox_iou(box1,box2,x1y1x2y2=True,GIoU=False,DIoU=False,CIoU=False,eps=1e-7):#ReturnstheIoUofbox1tobox2.box1is4,box2isnx4box2=box2.T#Getthec
在YoloV7中添加EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU,Wise-IoU.yolov7中box_iou其默认用的是CIoU，其中代码还带有GIoU，DIoU,AlphaIoU，文件路径：utils/general.py，函数名为：bbox_iou重磅！！！！！YOLO模型改进集合指南-CSDNdefbbox_iou(box1,box2,x1y1x2y2=True,GIoU=False,DIoU=False,CIoU=False,eps=1e-7):#ReturnstheIoUofbox1tobox2.box1is4,box2isnx4box2=box2.T#Getthec
