概述 目标检测损失函数的选择在目标检测问题建模中至关重要。通常，目标检测需要两个损失函数，一个用于对象分类，另一个用于边界框回归（BBR）。...首先来了解一下什么是最原始的IoU定义 什么是IOU(并交比) 对象检测中的 mAP（平均精度）指标是根据 IoU（交集超过并集）进行评估的。...因此，BBR使用基于 IoU 的损失函数来实现计算mAP，mAP的典型计算公式与表示如下： 但是这种最原始的IoU并交比的损失计算方式是有缺陷的，如当预测框与真实框没有相交的时候，IoU损失就是0，这样就导致了没有梯度...加入惩罚项因子以后，对于没有重叠的预测也可以实现边界框回归了，从而改善了IoU的缺陷。...： 然后它自己说靠谱，所以YOLOv8的旋转对象检测就采用了ProbIoU来做BBR。
同样地，如何能够玩转目标检测？其实只需能够玩转最优化即可。...所谓模棱两可的区域正如上图的火车，它的左、上、下边界都是较为确定的，而右边界却是模棱两可的，因为它包含了一些非目标区域。...可以说，对于右边界而言，往左偏移一点与往右偏移一点都是可接受的，这就是它的模糊性。...关于目标检测box回归损失函数，可以参考目标检测回归损失函数简介：SmoothL1/IoU/GIoU/DIoU/CIoU Loss。...论文选用了FCOS作为基础框架，由于FCOS在边界框回归上是采取预测采样点到上、下、左、右四条边的距离，这使得回归目标的长度较为统一，可以很好地在一个固定区间上表示出来。?
具有目标中心的网格单元负责检测特定目标。 今天分享的，就是提出了一种新的数学方法，该方法为每个目标分配多个网格，以实现精确的tight-fit边界框预测。...两阶段网络依赖于一个潜在的区域建议网络，该网络生成可能包含感兴趣对象的图像的候选区域，第二个检测头处理分类和边界框回归。...上图显示了三个对象的边界框，其中包含更多关于狗的边界框的细节。下图显示了上图的缩小区域，重点是狗的边界框中心。...这样做的一些优点是（a）减少不平衡，（b）更快的训练以收敛到边界框，因为现在多个网格单元同时针对同一个对象，（c）增加预测tight-fit边界框的机会（d) 为YOLOv3等基于网格的检测器提供多视角视图...然后，我们从整个训练数据集的随机q个图像中迭代地选择p个对象及其边界框。然后，我们生成使用它们的索引作为ID选择的p个边界框的所有可能组合。
1.研究背景 在大规模目标检测数据集中，一些场景下目标框的标注是存在歧义的，这种情况如果直接使用以前目标检测的边界框回归损失，也即是Smooth L1Loss会出现学习很不稳定，学习的损失函数大的问题。...目标检测包含分类以及定位，是一个多任务的学习问题。Faster R-CNN，Cascade R-CNN及Mask R-CNN依靠边界框回归来进行目标定位。...（b）具有较高分类分数的边界框的左边界是不准确。(颜色更容易观察) 2. 相关工作 双阶段检测器单阶段检测虽然高效，但是state-of-art仍然基于双阶段检测。...NMSsoft NMS及learning NMS用于改进NMS，相比删除所有类别分数较低的边界框，soft NMS将衰减其他相邻框的检测分数来作为与更高分数框重叠率的连续函数，leaningNMS，提出学习一个新的网络只对...(3)所学概率分布反映了边界框预测的不确定性水平。 3.1边界框参数化 基于双阶段的目标检测网络如Faster-RCNN，MaskR-CNN。
抛弃边界框，更细粒度的目标表示RepPoints 在目标检测过程中，边界框是处理的基本元素。边界框描述了目标检测器各阶段的目标位置。...这种自适应、可微的表示可以在现代目标检测器的不同阶段连贯地使用，并且不需要使用 anchors 来对边界框空间进行采样。...由于其使用简单方便，现代目标检测器严重依赖于边界框来表示检测 pipeline 中各个阶段的对象。 性能最优的目标检测器通常遵循一个 multi-stage 的识别范式，其中目标定位是逐步细化的。...RPDet: 无需 Anchor 的目标检测器 我们设计了一种不使用 anchor 的对象检测器，它利用 RepPoints 代替边界框作为基本表示。...这表明相对于边界框，RepPoints 表示在对象检测方面具有优势。 表 7：将所提出的 RPDet 与 COCO test-dev 上最先进的检测器进行比较。
---- 一、边界框回归简介 相比传统的图像分类，目标检测不仅要实现目标的分类，而且还要解决目标的定位问题，即获取目标在原始图像中的位置信息。...在不管是最初版本的RCNN，还之后的改进版本——Fast RCNN和Faster RCNN都需要利用边界框回归来预测物体的目标检测框。...个带预测的候选目标检测框即region proposal。 ? 是 ? 个真实目标检测框即ground-truth。在RCNN和Fast RCNN中， ?...坐标的偏移量除以候选目标框的高。只有这样才能得到候选目标框与真实目标框之间坐标偏移量值的相对值。同时使用相对偏移量的好处可以自由选择输入图像的尺寸，使得模型灵活多变。...也就说，对坐标偏移量除以宽高就是在做尺度归一化，即尺寸较大的目标框的坐标偏移量较大，尺寸较小的目标框的坐标偏移量较小。 3.2 为什么宽高比要取对数? 同时在式(4)中 ?
这些数据比 ILSVRC 和 COCO 目标检测挑战赛的数据类别范围更大，包括「fedora」和「snowman」等新对象。 ? 表 2：边界框。...对于验证集和测试集，我们为所有目标实例所有可能的正类图像级标签提供了详尽的边界框标注信息。所有的边界框都是手工绘制的。我们尽可能在语义层次结构中最具体的层次上标注边界框。...特别是目标检测方面，我们提供了比仅次于我们的第二大数据集多 15 倍的边界框。在这些图像中经常出现一些包含多个目标的复杂场景（平均每个图像有 8 个带标注的目标）。...对于视觉关系检测任务，带有虚线轮廓的边界框将两个具有特定视觉关系的目标圈在一起。 ? 图 17：每类边界框的数量。横轴是按边界框数量对各类进行排序的结果，为了提高可读性，我们将该结果用对数刻度表示。...作为对比基线，我们绘制了面积和边长均匀分布的边界框对应的函数。我们忽略了在 COCO 中标记为人群的边界框和在 Open Image 中标记为群组的边界框。 ?
本文是来自黄浴博士的知乎专栏，主要讲述了在自动驾驶中单目摄像头检测输出3D边界框的相关论文分享。其中涉及的论文都是值得相关研究者一睹为快。本文已获得黄浴博士授权，未经原作者许可不得转载。...前提介绍 单目图像估计3-D检测框是目前自动驾驶研发流行的，单纯的2-D检测框无法在3-D空间去做规划控制，去年百度Apollo发布2.5版本特意提到这方面的解决方案。...and Detection Cues for Monocular 3D Localization in Road Scenes，CVPR，2015 NEC Lab早些的工作，给出的系统框图如下：将SFM和检测结合起来
在目标检测领域，边界框回归起着至关重要的作用，而目标检测的定位精度很大程度上取决于边界框回归的损失函数。...现有研究通过利用边界框之间的几何关系来提高回归性能，而忽略了难以和容易样本分布对边界框回归的影响。...Anchor-Free的检测算法包括CornerNet，CenterNet 和 FCOS。在这些检测器中，边界框回归损失函数作为定位分支的重要组成部分，起着不可替代的作用。...在基于IoU的评估标准下，大多数目标检测任务的检测精度得到了进一步提高，但是IoU损失本身也存在一些缺陷，例如，当GT框和 Anchor 框之间没有重叠时，它们的梯度将消失，无法准确描述两个边界框之间的位置关系...对于以简单样本为主的检测任务，在边界框回归过程中关注简单样本有助于提高检测性能。对于以难以检测的样本为主的检测任务，相比之下，则需要关注难以检测样本的边界框回归。
深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测4：综述、边界框bounding box、锚框（Anchor box）、交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS 1.目标检测综述 对计算机而言，能够“看到”的是图像被编码之后的数字...目标检测的主要目的是让计算机可以自动识别图片或者视频帧中所有目标的类别，并在该目标周围绘制边界框，标示出每个目标的位置，如 图1 所示。...在检测任务中，训练数据集的标签里会给出目标物体真实边界框所对应的$(x_1, y_1, x_2, y_2)$，这样的边界框也被称为真实框（ground truth box），图1 画出了3个人像所对应的真实框...要完成一项检测任务，我们通常希望模型能够根据输入的图片，输出一些预测的边界框，以及边界框中所包含的物体的类别或者说属于某个类别的概率，例如这种格式: $L, P, x_1, y_1, x_2, y_2$...而对比YOLOv13中直接回归坐标值来计算检测框，使用锚框可以简化目标检测问题，使得网络仅仅学习锚框的位置偏移量即可，从而使得网络模型更容易学习。
我们的改进包括使用小型卷积滤波器来预测边界框位置中的目标类别和偏移量，使用不同长宽比检测的单独预测器（滤波器），并将这些滤波器应用于网络后期的多个特征映射中，以执行多尺度检测。...SSD的核心是预测固定的一系列默认边界框的类别分数和边界框偏移，使用更小的卷积滤波器应用到特征映射上。 为了实现高检测精度，我们根据不同尺度的特征映射生成不同尺度的预测，并通过纵横比明确分开预测。...边界框偏移输出值是相对每个特征映射位置的相对默认框位置来度量的（查阅YOLO[5]的架构，该步骤使用中间全连接层而不是卷积滤波器）。 ? 图2：两个单次检测模型的比较：SSD和YOLO[5]。...在每个特征映射单元中，我们预测单元中相对于默认边界框形状的偏移量，以及指出每个边界框中存在的每个类别实例的类别分数。...具体而言，对于给定位置处的kk个边界框中的每一个，我们计算cc个类别分数和相对于原始默认边界框形状的44个偏移量。
RepPoints Motivation 在目标检测任务中，边界框描述了目标检测器各阶段的目标位置。 虽然边界框便于计算，但它们仅提供目标的粗略定位，并不完全拟合目标的形状和姿态。...因此，从边界框的规则单元格中提取的特征可能会受到背景内容或前景区域的无效信息的严重影响。这可能导致特征质量降低，从而降低了目标检测的分类性能。...RepPoints 的训练由目标定位和识别共同驱动的，因此，RepPoints 与 ground-truth 的边界框紧密相关，并引导检测器正确地分类目标。...由于其使用简单方便，现代目标检测器严重依赖于边界框来表示检测 pipeline 中各个阶段的对象。 性能最优的目标检测器通常遵循一个 multi-stage 的识别范式，其中目标定位是逐步细化的。...RPDet 作者设计了一种不使用 anchor 的对象检测器，它利用 RepPoints 代替边界框作为目标的基本表示。 目标表示的演化过程如下: ?
然后，针对所有候选角点，引入向心偏移算法，以追求高质量的角点对，并生成最终的预测边界框。具体地，向心偏移模块预测角点的向心偏移，并与其位置解码后的偏移结果对齐的角点进行匹配形成角点对。...具体将向心偏移模块的预测边界框作为区域建议，使用RoIAlign提取区域特征并应用小型卷积网络来预测分割的mask。...角点匹配（Corner Matching） 为了匹配角点，使用向心偏移及其位置来设计匹配方法。属于同一边界框的一对角点应该共享该框的中心是直观且合理的。...然后，如图3所示，将每个边界框的中心区域定义为下式，以比较解码后的中心与边界框中心的接近度。 ? ? 其中0 <μ≤1表示中心区域的宽度和高度是边界框的宽度和高度的μ倍。...与CenterNet相比，CentropitalNet具有两个优点：首先，CentripetalNet不依赖于中心点检测，因此它可以保留正确的预测边界框，由于缺少中心检测，中心框被错误地删除了;其次，CenterNet
利用这种表示，很自然能得到一个 anchor-free 的物体检测框架，取得了和目前 anchor-based 方法可比的性能。 动机 在目标检测任务中，边界框描述了目标检测器各阶段的目标位置。...虽然边界框便于计算，但它们仅提供目标的粗略定位，并不完全拟合目标的形状和姿态。因此，从边界框的规则单元格中提取的特征可能会受到背景内容或前景区域的无效信息的严重影响。...RepPoints 的训练由目标定位和识别共同驱动的，因此，RepPoints 与 ground-truth 的边界框紧密相关，并引导检测器正确地分类目标。...由于其使用简单方便，现代目标检测器严重依赖于边界框来表示检测 pipeline 中各个阶段的对象。 性能最优的目标检测器通常遵循一个 multi-stage 的识别范式，其中目标定位是逐步细化的。...RPDet 作者设计了一种不使用 anchor 的对象检测器，它利用 RepPoints 代替边界框作为目标的基本表示。 目标表示的演化过程如下: ?
在每个特征图网格和每个默认框中，我们预测相对于锚框中心的x和y偏移量、宽度和高度偏移量以及每个类别和背景的分数。...因此，如果有k个检测器(锚框)和m x n个特征图和c个类别进行分类，那么我们预测每个网格和检测器的4个边界框参数和c+1个类别得分。因此，我们预测了一个特征图的kmn(c+1+4)值。...四个边界框属性:到匹配的默认框中心的x偏移量(cx)，到匹配的默认框中心的y偏移量(cy)，边界框宽度的对数尺度变换 (w) 和边界框高度的对数尺度变换 (h)。...四个默认框值：默认框距图像左侧的中心 x 偏移、默认框距图像顶部的中心 y 偏移、默认框的宽度和默认框的高度。 四个方差值:用于编码/解码边界框（Bounding-Box）的值。...所以我们是否应该在所有真实的边界框上惩罚所有预测框？如果我们这样做了那么将迫使每个检测器预测每个真实的边界框。检测器将尝试预测所有目标，最终预测则变成了它们之间某处的框。
CornerNet打开了目标检测的新方式，通过检测角点进行目标的定位，在角点的匹配上，增加了额外embedding向量，向量距离较小的角点即为匹配。...属于同一组的角点应该有足够近的中心点，所以在得到向心偏移和角点偏移后，可根据角点对应的中心点判断两个角点是否对应。首先将满足几何关系 的角点组合成预测框，每个预测框的置信度为角点置信度的均值。...为中心区域对应预测框边长的比例，根据向心偏移计算出左上角点的中心点 和右下角点的中心点 ，计算满足中心区域关系 的预测框的权值： ? ...但并不是所有的边界特征都是有用的，对于左上角点而言，由于十字星的左上部边界特征在目标的外部，所以其对左上角点是相对无用的，所以论文使用偏移引导(guiding shift)来显示引导偏移值(offset...和 跟CornerNet定义的一样，为预测框损失和角点偏移损失， 设置为0.005。 ? 目标检测性能对比。 ? 实例分割性能对比。 ?
本文的贡献如下： 提出了SSD算法---多类别单阶检测器， 要比其它的单阶段检测器（YOLO）快，而且更准确； SSD的核心部分是，在特征图上应用小卷积滤波器，预测分类得分和一个固定集合的默认边界框的偏移...SSD 模型 SSD基于前馈式卷积神经网络，针对那些方框里的目标检测实例，产生一个固定大小边界框集合和分数，紧接着是一个非极大值抑制步骤来产生最后的检测。...边界框的偏移输出值是相对于默认的位置的。 ? 默认方框和纵横比：将每个特征图单元(cell) 与默认边界框的集合关联起来，这是对于网络顶层的多特征图来说的。...对于每个默认方框，预测它形状的偏移和类别的置信度()。训练时，首先将这些默认方框和 ground truth 边界框对应上。...定位损失是预测边界框和真值边界框参数的Smooth L1 loss。与Faster R-CNN类似，对默认边界框中心的偏移量进行回归，是宽，是高。 ?
该网络还为每个检测到的角点预测一个嵌入向量，使得两个角点嵌入到同一对象的距离很小。为了产生更紧密的边界盒，该网络还预测偏移量，以轻微调整角落的位置。...利用预测的热图、嵌入和偏移量，我们应用一个简单的后处理算法来获得最终的边界框。图4提供了街角网的概览。我们使用沙漏网络作为街角网的骨干网络。沙漏网络之后是两个预测模块。...4.2、测试细节在测试过程中，我们使用一个简单的后处理算法从热图、嵌入和偏移生成边界框。我们首先应用非最大抑制(NMS)，在角落热图上使用3×3最大池化层。...这表明，与其他先进的检测器相比，街角网能够生成更高质量的边界框。4.4.6、误差分析街角网同时输出热图、偏移量和嵌入，所有这些都会影响检测性能。...如果任何一个角被遗漏，那么一个对象就会被遗漏;需要精确的偏移量来生成紧密的边界框;不正确的嵌入会导致许多错误的边界框。
首先将满足几何关系$tlx < brx \wedge tly < bry$的角点组合成预测框，每个预测框的置信度为角点置信度的均值。....png] $0 < \mu \le 1$为中心区域对应预测框边长的比例，根据向心偏移计算出左上角点的中心点$(tl{ctx}, tl{cty})$和右下角点的中心点$(br{ctx}, br{cty...为了进一步提取十字星边界的特征，不仅需要更大的感受域，还需要适应其特殊的几何结构，所以论文提出了十字星变形卷积。...[39d2006128a81dea1feb05e3a4e913b3.png] 但并不是所有的边界特征都是有用的，对于左上角点而言，由于十字星的左上部边界特征在目标的外部，所以其对左上角点是相对无用的...Experiment *** 完整的损失函数为： [adf996556b0da1cbd1cee7c0e8910fdb.png] $L{det}$和$L{off}$跟CornerNet定义的一样，为预测框损失和角点偏移损失
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