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边界框回归（BBR）的损失函数对于目标检测至关重要。它的良好定义将为模型带来显著的性能改进。大多数现有的工作假设训练数据中的样本是高质量的，并侧重于增强BBR损失的拟合能力。如果盲目地加强低质量样本的BBR，这将危及本地化性能。Focal EIoU v1被提出来解决这个问
yolov7中box_iou其默认用的是CIoU，其中代码还带有GIoU，DIoU, AlphaIoU，文件路径： utils/general.py ，函数名为： bbox_iou 我们可以看到函数顶部，有GIoU，DIoU，CIoU的bool参数可以选择，如果全部为False的时候，其会返回最普通的Iou，如果其中一个为True的时候，即返回设定为True的那个I
本文通过估计锚框的离群度定义一个动态聚焦机制（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通过将小梯度增益分配到具有小β的高质量锚框，使锚框回归能够专注于普通质量的锚框。 同时，该机制将小梯度增益分配给β较大的低质量锚箱，有效削
作为检测器定位分支的重要组成，边框回归损失在目标检测任务中发挥巨大作用。现有的边框回归方法，通常考虑了GT框与预测框之间的几何关系，通过使用边框间的相对位置与相对形状等计算损失，而忽略了边框其自身的形状与尺度等固有属性对边框回归的影响。为了弥
💡💡💡 本文摘要： 介绍了学生课堂行为检测，并使用YOLOv8进行训练模型，以及引入BRA注意力和最新的 Shape IoU 提升检测能力 摘要：利用深度学习方法自动检测学生的课堂行为是分析学生课堂表现和提高教学效果的一种很有前途的方法。然而，缺乏关于学生行为的公开数据
IoU为交并比，即对于pred和Ground Truth：交集/并集 1、IoU可以作为评价指标使用，也可以用于构建IoU loss = 1 - IoU 缺点： 2、对于pred和GT相交的情况下，IoU loss可以被反向传播，因为IoU不为0，可以计算梯度。但是二者不相交的话，梯度将会为0，无法优化。 3、pred和GT不相交时，Io
如何检测小目标？这个一直是比较头疼的问题，如果都是小目标还好说，我们可以采用切图的方式，如果是数据集的目标尺寸差别比较大，这样就没有办法切图了。 首先，我们先分析为什么小目标检测不到。假如640×640的图像，有一个20×20的目标物体，我们从yolov8的框架中可
本文尝试使用Mamba的VSSBlock替换YoloV8的Bottleneck，打造最新的Yolo-Mamba网络。 在医学图像分析的最新进展中，卷积神经网络（CNN）和视觉转换器（ViT）都取得了显著的基准成绩。前者通过其卷积操作在捕获局部特征方面表现出色，而后者则通过利用自注意力机制实现了出色的全局
他来了！他来了！他带着氩弧焊的光芒过来了！作为CV的大模型，Int
