论文标题：GeneralizedIntersectionoverUnion:AMetricandALossforBoundingBoxRegression收录于CVPR2019因为整体思想形式比较简单，因此笔记不做赘述。.整体来说本文提出了一个通用的trick，即用GIoU来替换boundingbox回归损失函数，而GIoU可看作是对于IoU指标的...
目标检测损失函数GIoU,DIoU,CIoUGIoU论文链接DIoU和CIoU论文链接1.GIoU1.1.问题提出1.1.1.范数损失的缺陷在GIoU之前，主要是以IoU或者lnnorml_nnormlnnorm作为损失函数的，而这些…
CVPR2019:使用GIoU作为目标检测新loss如今一些目标检测算法如YOLOv3已经都在用GIOU代替IOU进行损失计算并取得不错的效果，GIOU的思路简单而有效，今天我们就来解读一下CVPR19的这篇GeneralizedIntersectionoverUnion:AMetricandALossforBoundingBox...
CBNet论文题目：CBNet:ANovelCompositeBackboneNetworkArchitectureforObjectDetection论文地址：https:...的loss；但是如果IOU为0，则loss为0，同时IOUloss也没有考虑物体方向没有对齐时的loss，该论文基于此进行改进，计算GIOU...
GIoU的计算公式为：其中C代表两个图像的最小包庇面积，也可以理解为这两个图像的最小外接矩形的面积。由此我们可以看出：原有IoU取值区间为[0,1]，而GIoU的取值区间为[-1,1]；在两个图像完全重叠时，IoU=GIoU=1，在两个图像距离无限远时，IoU=0而
AAAI2020|DIoU和CIoU：IoU在目标检测中的正确打开方式.2020-02-09.2020-02-0923:46:15.阅读1.3K0.论文提出了IoU-based的DIoUloss和CIoUloss，以及建议使用DIoU-NMS替换经典的NMS方法，充分地利用IoU的特性进行优化。.并且方法能够简单地迁移到现有的算法中带来性能的提升...
这篇论文出自CVPR2019，这篇论文提出了一种优化边界框的新方式即GIOU。IOU中文叫并交比，即两者公共的面积占总面积的比值，在目标检测中，常用于衡量bbox的位置准确与否，与GT(groundtruth)的IOU越大往往代表着bbox越准。
代码地址:open-mmlab/mmdetection.论文解读:CVPR2019|天秤座R-CNN：全面平衡的目标检测器.注意:是基于RCNN的改进.###10.边缘检测,得到图片的轮廓图(2019cvpr)Bi-DirectionalCascadeNetworkforPerceptualEdgeDetection.作者：JianzhongHe,ShiliangZhang,MingYang,YanhuShan,TiejunHuang.论文...
这里论文主要讨论的类似YOLO的检测网络，按照GT是否在cell判断当前bbox是否需要回归，所以可能存在无交集的情况。而一般的twostage网络，在bboxregress的时候都会卡，不会对无交集的框进行回归。3、GIoUloss
GIoU对scale不敏感GIoU是IoU的下界，在两个框无线重合的情况下，IoU=GIoUIoU取值[0,1]，但GIoU有对称区间，取值范围[-1,1]。在两者重合的时候取最大值1，在两者无交集且无限远的时候取最小值-1，因此GIoU是一个非常好的距离度量指标。
[论文]CVPR2019论文GIoU解读本文是对CVPR2019论文《GeneralizedIntersectionoverUnion:AMetricandALossforBoundingBoxRegression》的解读:论文地址:https://arxiv.o...
而且Ln范数对物体的scale也比较敏感。这篇论文提出可以直接把IoU设为回归的loss。然而有个问题是IoU无法直接优化没有重叠的部分。为了解决这个问题这篇paper提出了GIoU的思想~IoU...
Regression提出的广义IoU-GIoU目录背景及介绍算法流程及代码实验结果论文地址背景及介绍背景Thedominanttrendforimprovingperformanceofapplicat...
总之就是保留了IoU的原始性质同时弱化了它的缺点。于是论文认为可以将其作为IoU的替代。GIoU作为BBox回归的损失那么具体一点,如何计算损失呢?我们以2Ddeteca...
作者以YOLOv3为原始,比较了loss分别是原始方法MSE,Liou和LGiou时,性能的提升,如下图所示,相对于原始loss,无论是IOU还是GIOU都有提升。单独拿出IOU和GIOU来看,GIOU的提升幅度更大,也...
IOU论文:linkGIOU论文:linkDIOU论文:linkCIOU论文:link原始的IOU存在以下问题:一般的二阶段网络边框回归IOU≥0.5,不会对框进行回归没有重叠,就始终为0,并...
本文从IOU的角度出发,提出了可以避免不相交bbox的反向传播问题的GIoU,同时将GIoU作为新的损失函数和评价标准进行bbox的回归训练,实验表明,GIoU对...
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