目标检测总综述目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD object detection，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。所以，object detection要解决的问题就是物体在哪里以及是什么的整个流程问题。然而，这个问题可不是那么容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方
COCO 数据集是一个大型数据集，里面包含了包括 object detection, keypoints estimation, semantic segmentation，image caption 等多个任务所需要的图像数据及其标注信息。以MS COCO 2017为例，一共 25G 左右的图片和 1.5G 左右的 annotation 文件，annotation 文件的格式为 .json 格式
目标检测：更关注语义层面 目标分割：关注像素级别的目标检测算法基本流程 DPM：会加额外的策略，传统算法的巅峰之作深度学习目标检测方法： One-stage(YOLO SSD) Two-stage(Faster RCNN) 目前深度学习目标检测方法是主流 通过学习方法获取特征，特征会更加鲁棒 Proposal或者直接回归 获取目标 在进行目标判定的时候，通过深度网络 特征的不鲁棒， 端到端，端到端
你了解各种损失函数的差别吗？以均方误差(MSE)和平均绝对值误差(MAE)为例，这两位是回归模型中的常客了。从直觉上看，都是要预估与目标更一致，表面上只是二次和一次的差别，更深入的差异我们可以从数学上挖掘。无论损失函数多么花哨，最终都要归结于收敛值的不同，这也是不同损失函数各自价值的体现: 我们可以根据需要选择合适的函数。这里我们就看下二者收敛目标的差别。
MSE
目标检测中的回归损失函数总结目前总结内容（Content）Smooth L1 Loss动机分析不足IoU Loss（2016）动机分析不足GIoU Loss（2019）动机分析实验不足DIoU Loss（2019）动机分析不足CIoU Loss（2019）动机分析实验不足EIoU Loss（2021）动机亮点分析实验Alpha-IoU (2021)总结参考文献 目前总结内容（Content）本文
使用CNN卷积特征，进行特征抽取。直接回归物体的类别概率和位置坐标（无RPN网络）准确度低/速度相对two stage快one stage 基本流程one stage 目标检测算法在给定输入后，会通过一个主干网络完成特征的抽取，然后会直接进行区域的回归以及目标的分类。相对于two stage最大的区别就是是否包含了候选区域推荐的过程，流程上更加简单，速度更快。One stage常见算法Yolo v
IoU Intersection over Union (IoU) 是目标检测里一种重要的评价值。上面第一张途中框出了 gt box 和 predict box，IoU 通过计算这两个框 A、B 间的 Intersection Area $I$ 和 Union Area $U$然而现有的算法都采用 distance losses(例如 SSD 里的 smooth_L1 loss) 来优化
目录一、IOU二、GIOU三、DIOU四、CIOU五、性能对比 一、IOU1. IOU 即为交并比，图像如下。 &
代价函数 梯度下降 正则化线性回归 模型 y=f(x)=w⋅x+b y=f(x)=0.3345⋅x+121.271、模型度量函数损失函数(Loss Function)度量单样本预测的错误程度，损失函数值越小，模型就越好。常用的损失函数包括：0-1损失函数、平方损失函数、绝对损失函数、对数损失函数等代价函数(Cost Function)度量全部样本集的平均误差。常用的代价函数包括均方误差、均方根误差
L1损失(均方误差MSE)优点：各点都连续光滑，方便求导，具有较为稳定的解 缺点：不是特别的稳健，因为当函数的输入值距离中心值较远的时候，使用梯度下降法求解的时候梯度很大，可能导致梯度爆炸。L2损失(平均绝对误差MAE)表示了预测值的平均误差幅度，而不需要考虑误差的方向优点：无论对于什么样的输入值，都有着稳定的梯度，不会导致梯度爆炸问题，具有较为稳健性的解。 缺点：在中心点是折点，不能求导，不方便
损失函数作为建模的一个重要环节，一个针对模型、数据集都合适的损失函数对于建模的好坏至关重要，现查询相关资料，将常见的分类、回归损失函数及常用的 Tensorflow 代码总结于此，仅用于学习交流。常见回归和分类损失函数比较损失函数的定义为 ，衡量真实值 和预测值 之间不一致的程度，一般越小越好。为了便于不同损失函数的比较，常将其表示为单变量的函数，在回归问题中这个变量为 ，在分类问题中则为 。
分类模型的损失函数1. 分类问题的损失函数——用??(?)来判断1.0 margin: ??(?)的由来1.1 0-1损失 (zero-one loss)：最自然的损失函数1.2 Logistic loss1.2.1 Logistic loss 的推导1（y取0和1）1.2.2 Logistic loss 的推导2（y取值1和-1）1.3 Hinge loss1.4 指数损失(Exponenti
文章目录1. Smooth L1 Loss1.1 假设x为预测框和真实框之间的数值差异，常用的L1和L2 Loss定义为：1.2 上述的3个损失函数对x的导数分别为：1.3 实际目标检测框回归任务中的损失loss为：2. IoU Loss2.1 通过4个坐标点独立回归Building boxes的缺点：2.2 基于此提出IoU Loss,其将4个点构成的box看成一个整体进行回归：3 GIoU
回归损失与分类损失回归用于逼近某个数值，预测的结果是连续的，例如预测小明的身高，160,161,162,163cm。平方损失即MSE： 分类用于预测物体属于某一个标签，预测的结果是离散的，例如预测明天是否下雪：是or否。 由于预测分类，最终的输出需要介于（0,1）之间，通常在网络输出处接上sigmoid或softmax （因为其函数值域在（0,1）之间）。 一个最常见的问题就是：为什么分类任务要用
目录一、实验内容二、实验过程1、算法思想2、算法原理3、算法分析三、源程序代码四、运行结果分析五、实验总结一、实验内容理解损失函数的基本概念；理解并掌握均方差损失函数的原理，算法实现及代码测试分析；理解并掌握交叉熵损失函数的基本原理，代码实现并测试分析；理解均方差与交叉熵损失函数的区别。二、实验过程1、算法思想每一个样本经过模型后会得到一个预测值，然后得到的预测值和真实值的差值就成为损失。损失值越
IOU预测与标注重叠的区域 / 预测与重叠的全部区域AP(Average Precison)是计算具体某个类别的AP，相当于一个二分类问题，计算步骤如下：先确定划分positive和negative的IoU阈值，预测的proposal与当前这个类别的GT的IoU大于阈值，则这个预测结果为positive（TP），否则为negative（F
原创
2022-04-18 10:43:29
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目录1. 早期loss计算（L1/L2/SMOOTH loss）2. IOU(Intersection over Union)3.GIOU(Generalized Intersection over Union)4. DIOU（Distance-IoU Loss）5.CIoU Loss (Complete-IoU Loss) 1. 早期loss计算（L1/L2/SMOOTH loss）早期计算B
损失函数的作用为度量神经网络预测信息与期望信息（标签）的距离，预测信息越接近期望信息，损失函数值越小。在目标检测领域，常见的损失分为分类损失和回归损失。
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精选
2023-04-29 06:28:40
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目标检测分为one-stage和two-stage的方法，two-stage的代表网络之一Faster R-CNN准确率较高，但是检测速度慢。相对之下one-stage的网络计算速度快但是准确率降低较多。针对此现象，一些研究者分析了one-stage网络检测准确率的主要原因，为密集检测器在训练时所遭遇的前景-背景类数量的极度不平衡。所以他们重构标准交叉熵损失函数为Focal Loss，通过降低易分
文章目录Abstract1. Introduction2. Related Work3. Our Approach3.1. Fully Convolutional One-Stage Object Detector3.2. Multi-level Prediction with FPN for FCOS3.3. Center-ness for FCOS4. Experiments4.1. Abl
