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深度学习中的IoU概念理解
1、什么是IoU(Intersection over Union) IoU是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准。IoU是一个简单的测量标准，只要是在输出中得出一个预测范围(bounding boxex)的任务都可以用IoU来进行测量。为了可以使IoU用于测量任意大小形状的物体检测…
YOLOV5改进-添加EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU,Wise-IoU
在YoloV5中添加EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU,Wise-IoU.
2023-2-7 更新 yolov5添加Wise-IoUB站链接
重磅！！！！！ YOLO模型改进集合指南-CSDN
yolov5中box_iou其默认用的是CIoU，其中代码还带有GIoU…
损失函数：IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU、alpha IoU、SIoU、WIoU超详细精讲及Pytorch实现
前言 损失函数是用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度，损失函数越小，通常模型的性能越好。不同的模型用的损失函数一般也不一样。 损失函数的使用主要是在模型的训练阶段，如果我们想让预测值无限接近于真实值，就需要将损…
语义分割的评价指标——IoU
文章目录 语义分割的评价指标IoU or IU（intersection over union）pixcal-accuracy （PA，像素精度）参考资料 语义分割的评价指标
在整理评价指标之前，先补充一下预备知识。 我们在进行语义分割结果评价的时候…
机器学习知识总结 —— 11. 关于目标检测中的IoU是什么
文章目录 1. 什么是 IoU2. 什么是「边界框（bounding box）」3. 如何计算IoU 1. 什么是 IoU
在深度学习的相关任务中，尤其当涉及到目标识别这一类的任务时，总能在论文或博客中看到或者听到 IoU，那么 IoU 指的是什么&…
Wise-IoU 作者导读：基于动态非单调聚焦机制的边界框损失
论文地址：Wise-IoU: Bounding Box Regression Loss with Dynamic Focusing Mechanism
摘要：目标检测作为计算机视觉的核心问题，其检测性能依赖于损失函数的设计。边界框损失函数作为目标检测损失函数的重要组成部分，其良好的定义…
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NWD-Based Model | 小目标检测新范式，抛弃IoU-Based暴力涨点(登顶SOTA)
点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标” 干货第一时间送达 作者丨ChaucerG 来源丨集智书童 小目标检测是一个非常具有挑战性的问题，因为小目标只包含几个像素大小。作者证明，由于缺乏外观信息，最先进的检测器也不能在小目标上得…
Python极简实现IoU
Python极简实现IoU IoU概念Box的表示与计算A1交集情况 IoU概念
交并比(Intersection-over-Union，IoU)，就是交集与并集的比值，是在目标检测中常用的算法。 分子部分就是Box1与Box2交集的面积，先设为A1。分母部分是Box1与Box2并集集…
【YOLOv10改进-损失函数】Shape-IoU：考虑边框形状与尺度的指标
YOLOv10目标检测创新改进与实战案例专栏 改进目录: YOLOv10有效改进系列及项目实战目录：卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 专栏链接: YOLOv10 创新改进有效涨点 介绍 摘要
作为检测器定位分支的重要组成，边框回归损失在目标…
Yolov5自定义图片训练测试及模型调优（详细过程）
Yolov5自定义图片训练测试及模型调优（详细过程） 1. 图像数据获取、标注2. 数据集划分及准备3. 配置训练参数，准备训练：3.1 修改data/训练配置xxx.yaml文件：3.2 修改models模型配置xxx.yaml文件 4. 开始训练5. 测试训练…
IoU已经out了，试试这几个变体:GIoU、DIoU和CIoU介绍与对比分析
你是否曾经训练过一个模型,在评估指标上表现出色,但在实际可视化边界框时,却发现它在许多情况下都失败了?这可能是因为像简单交并比(IoU)这样的标准指标并没有很好地捕捉到你所期望的模型行为。 简单的IoU在当前阶段已经显得有些过时了。 IoU作为一个评估指标可能还算不错,尽管…
YOLOv8性能评估指标-＞mAP、Precision、Recall、FPS、IoU
开始讲解之前推荐一下我的专栏，本专栏的内容支持(分类、检测、分割、追踪、关键点检测),专栏目前为限时折扣，欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。 专栏目录࿱…
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【YOLOv8改进】Shape-IoU：考虑边框形状与尺度的指标(论文笔记+引入代码)
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要
作为检测器定位分支的重要组成，边框回归损失在目标检…
yolov8实战第二天——yolov8训练过程、结果分析（保姆式解读）
yolov8实战第一天——yolov8部署并训练自己的数据集（保姆式教程）-CSDN博客
我们在上一篇文章训练了一个老鼠的yolov8检测模型，训练结果如下图，接下来我们就详细解析下面几张图。
一、混淆矩阵 正确挑选（正确&#x…
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【YOLOv8改进】Inner-IoU: 基于辅助边框的IoU损失(论文笔记+引入代码)
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要
随着检测器的迅速发展, 边框回归取得了巨大的进步。然而，…
【深度学习】目标检测中 IOU 的概念及计算
在目标检测当中，有一个重要的概念就是 IOU。一般指代模型预测的 bbox 和 Groud Truth 之间的交并比。
何为交并比呢？ I O U = A ∩ B A ∪ B IOU = \frac{A\cap B}{A\cup B} IOU=A∪BA∩B 集合 A 和集合 B 的并集包括了上面 3 种颜色区域。
集合 C 是集合 A 与集合 B 的交…
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目标检测中的b-box回归损失函数(IOU，GIOU，DIOU，CIOU)
目标检测作为一种经典CV任务，大致可以认为是三个子任务的集合：1. 确定目标大概位置；2. 分类出目标类别；3. 回归出检测框的宽高；
这三种子任务分别需要对应损失函数的反传来学习。今天介绍的b-box回归损失函数主要是面…
坚持每一天，不忘初心，正经的前端学习（705）
正经的前端学习 中文 | English 一个 ☝️ 正经的前端学习 开源 仓库，每天进步一点！欢迎大家前来讨论，如果觉得对你的学习有一定的帮助，欢迎点个Star （此仓库每天都会手动更新） 🌹 🌹…
![[Vue warn]: Duplicate keys detected: ‘xxx‘. This may cause an update error.](http://pic.002.xiahunao.cn/mzlw/[Vue warn]: Duplicate keys detected: ‘xxx‘. This may cause an update error.)
[Vue warn]: Duplicate keys detected: ‘xxx‘. This may cause an update error.
截图 原因
网上很多都在说是遍历的时候key值存在重复不唯一导致的。查了一下，果然是这样。我新增了一个页面然后router路由引入该组件时路径path与之前的一个页面路径重复了，导致出错。修改为别的路径就好了。