http://www.xbhp.cn/news/52774.html http://www.iotword.com/1981.html

从YOLOv1到YOLOv8的YOLO系列最新综述【2024年4月】 - CSDN …

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 … fisher johns melting point apparatus price

即插即用模块 RFAConv助力YOLOv8再涨2个点 - CSDN博客

WebL1 L2 Loss&Smooth L1 Loss. L1 Loss对x的导数为常数，在训练后期，x很小时，如果learning rate 不变，损失函数会在稳定值附近波动，很难收敛到更高的精度。. 误差均方和(L2 Loss)常作为深度学习的损失函数： 对于异常值，求平方之后的误差通常会很大，其倒导数也比较大，对异常值比较敏感，在初期训练也不 ... 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: … Web13 apr. 2024 · 忽略样例： 正例除外，与任意一个ground truth的 IOU大于阈值 （论文中使用0.5），则为忽略样例 忽略样例不产生任何loss; 负例： 正例除外（与ground truth计算 … fisher job search resources