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文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-434182.html
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邊界框回歸（BBR）的損失函數(shù)對于目標檢測至關(guān)重要。它的良好定義將為模型帶來顯著的性能改進。大多數(shù)現(xiàn)有的工作假設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的樣本是高質(zhì)量的，并側(cè)重于增強BBR損失的擬合能力。如果盲目地加強低質(zhì)量樣本的BBR，這將危及本地化性能。Focal EIoU v1被提出來解決這個問
yolov7中box_iou其默認用的是CIoU，其中代碼還帶有GIoU，DIoU, AlphaIoU，文件路徑： utils/general.py ，函數(shù)名為： bbox_iou 我們可以看到函數(shù)頂部，有GIoU，DIoU，CIoU的bool參數(shù)可以選擇，如果全部為False的時候，其會返回最普通的Iou，如果其中一個為True的時候，即返回設(shè)定為True的那個I
本文通過估計錨框的離群度定義一個動態(tài)聚焦機制（FM） f(β)，β = L I o U L I o U frac{L_{IoU}}{L_{IoU}} L I o U ? L I o U ? ? 。FM通過將小梯度增益分配到具有小β的高質(zhì)量錨框，使錨框回歸能夠?qū)Ｗ⒂谄胀ㄙ|(zhì)量的錨框。 同時，該機制將小梯度增益分配給β較大的低質(zhì)量錨箱，有效削
? 作為檢測器定位分支的重要組成，邊框回歸損失在目標檢測任務(wù)中發(fā)揮巨大作用?，F(xiàn)有的邊框回歸方法，通?？紤]了GT框與預(yù)測框之間的幾何關(guān)系，通過使用邊框間的相對位置與相對形狀等計算損失，而忽略了邊框其自身的形狀與尺度等固有屬性對邊框回歸的影響。為了彌
?????? 本文摘要： 介紹了學(xué)生課堂行為檢測，并使用YOLOv8進行訓(xùn)練模型，以及引入BRA注意力和最新的 Shape IoU 提升檢測能力 摘要：利用深度學(xué)習(xí)方法自動檢測學(xué)生的課堂行為是分析學(xué)生課堂表現(xiàn)和提高教學(xué)效果的一種很有前途的方法。然而，缺乏關(guān)于學(xué)生行為的公開數(shù)據(jù)
IoU為交并比，即對于pred和Ground Truth：交集/并集 1、IoU可以作為評價指標使用，也可以用于構(gòu)建IoU loss = 1 - IoU 缺點： 2、對于pred和GT相交的情況下，IoU loss可以被反向傳播，因為IoU不為0，可以計算梯度。但是二者不相交的話，梯度將會為0，無法優(yōu)化。 3、pred和GT不相交時，Io
如何檢測小目標？這個一直是比較頭疼的問題，如果都是小目標還好說，我們可以采用切圖的方式，如果是數(shù)據(jù)集的目標尺寸差別比較大，這樣就沒有辦法切圖了。 首先，我們先分析為什么小目標檢測不到。假如640×640的圖像，有一個20×20的目標物體，我們從yolov8的框架中可
本文嘗試使用Mamba的VSSBlock替換YoloV8的Bottleneck，打造最新的Yolo-Mamba網(wǎng)絡(luò)。 在醫(yī)學(xué)圖像分析的最新進展中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和視覺轉(zhuǎn)換器（ViT）都取得了顯著的基準成績。前者通過其卷積操作在捕獲局部特征方面表現(xiàn)出色，而后者則通過利用自注意力機制實現(xiàn)了出色的全局
他來了！他來了！他帶著氬弧焊的光芒過來了！作為CV的大模型，Int
