论文基于RetinaNet提出了IoU-awaresinage-stage目标检测算法，该算法在regressionbranch接入IoUpredictorhead并通过加权分类置信度和IoU预测值得到anchor的最终分数，从实验结果看来，算法能有效提升定位的准…
作者认为，当前通用的以MaskIoU为基础的AP指标对于mask边界的分割质量不敏感，导致近年来不断优化的分割算法并没有明显改善mask边界的分割质量。.基于以上情况，作者提出了BoundaryIoU，使用BoundaryIoU代替MaskIoU，能够很好地衡量分割边界的质量好坏，如下图所...
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，实验在YOLOv3上提升了5.91mAP，值得学习
iouloss论文中，算法伪代码为什么使用加号？.-知乎.算法.深度学习（DeepLearning）.loss函数.损失函数(lossfunction)
IoU也称做Jaccardindex，是比较两个任意形状物体相似度最常用的评价标准。IoU编码比较两个边界框的像宽度，长度及位置等形状属性为局部属性，然后，基于正则化机制来关注二者的区域。IoU具有尺寸不变性，基于此机制可以进行目标检测，分割及追踪等。
目标检测涉及到目标分类和目标定位，但很多基于CNN的目标检测方法都存在分类置信度和定位置信度不匹配的问题。.针对这一问题，一种称之为IoU-Net的目标检测新方法被提出，在基准方法的基础上实现了显著的提升。.该论文已被将于当地时间9月8-14日在...
旷视科技Oral论文解读：IoU-Net让目标检测用上定位置信度.目标检测涉及到目标分类和目标定位，但很多基于CNN的目标检测方法都存在分类置信度和定位置信度不匹配的问题。.针对这一问题，一种称之为IoU-Net的目标检测新方法被提出，在基准方法的基础上...
AP（默认）：IOU=0.5到IOU=0.95，每隔0.05个IOU计算一次AP，然后求平均值AP（IOU=0.5），AP（IOU=0.75），两种典型IOU下的APAP（small），AP（medium），AP（large），即小中大三种不同尺度物体的AP值，其中small是指物体面积小于32x32，medium是指面积在32x32-96x96之间，large是指面积大于96x96
论文基于RetinaNet提出了IoU-awaresinage-stage目标检测算法，该算法在regressionbranch接入IoUpredictorhead并通过加权分类置信度和IoU预测值得到anchor的最终分数，从实验结果看来，算法能有效提升定位的准确率.论文:IoU-awareSingle-stageObjectDetectorforAccurateLocalization.论文...
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，实验在YOLOv3上提升了5.91mAP，值得学习。
不断更新b,输出IoU的值只会越来越高,所以不会出现FPN和cascadedRCNN的情况。4)PrROIPooling该论文还改进了ROIPooling的方式。主要区别在于,虚线框代表了真实提取的proposal的位置...
(1)分类置信度高不代表IoU大,如上图(a)所示,以分类置信度当做这个框的置信度做NMS,会把与ground-truth的IoU大,但是分类分数低的框给抑制(2)边界框回归算法的可解释性较差,在Cascad...
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...
研究者在这篇论文中引入了IoU-Net,其能预测检测到的边界框和它们对应的真实目标框之间的IoU,使得该网络能像其分类模块一样,对检测框的定位精确程度有所掌握。这种简单的预测IoU值...
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...
论文:Distance-IoULoss:FasterandBetterLearningforBoundingBoxRegression论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.08287代码地址：https://github.co...
论文分析了当前的目标检测算法存在的问题,并提出IoUpredictor来预测定位置信度,从而进行更准确的bndbox精调以及NMS。另外,论文提出的IoU-guidedNMS和Optimization-basedbound...
IoULoss小结:Giou,Diou,Ciou2020-09-1917:30云端一散仙的博客Giou:Giou论文Diou:Diou论文你真的读懂yolo了吗?YOLOV3深度解析(下)目标检测中的回...
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...
看这个图你应该就明白了，xlxrxtxb是指当前像素点距离外接框四条边的距离