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目标检测-Iou理解-Csdn博客 _ 理解YOLOX中的损失函数：IoU Loss、Conf Loss与Cls Loss-CSDN博客

Di: Henry

文章浏览阅读1.8w次，点赞24次，收藏118次。目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），不同于分类和回归问题，目标检测还需要确定目标在图像中的位置（定位），而确定识别目标的类别和位置（分类 文章浏览阅读6.7k次，点赞22次，收藏110次。文章详细介绍了基于Anchor的方法，如FastR-CNN,FasterR-CNN,SSD,RetinaNet等，以及Anchor-free方法，如FCOS,AutoAssign。这些方法中正负样本的划分依据、损失函数的设计和优化策略是关键，例如使用IoU阈值、难例挖掘、动态分配等。DETR-like的方法通过二分匹配实现一对一

理解YOLOX中的损失函数：IoU Loss、Conf Loss与Cls Loss-CSDN博客

前言 目标检测 就是做到给模型输入一张图片或者视频，模型可以迅速判断出视频和图片里面感兴趣的目标所有的位置和它 的类别，而当前最热门的目标检测的模型也就是YOLO系列了。 YOLO系列的模型的提出，是为了解决当时目标检测的模型帧率太低而提出来的模型，英文全称是 You only look once。 深度

一文读懂目标检测中的各种IoU损失函数-CSDN博客

文章浏览阅读1.7k次。本文详细解析了目标检测中的核心概念，包括mAP评估指标、YOLO中的confidence理解、1*1卷积网络的运用原理及其如何减少滑动窗口的重复计算、IOU与NMS在目标检测中的应用流程等。

文章浏览阅读9.5k次，点赞8次，收藏35次。文章详细介绍了图像目标检测中的关键评估指标，包括精确率、召回率和F1-score的定义及其计算方法，阐述了IoU（IntersectionoverUnion）如何衡量检测框准确性，并解释了mAP（meanAveragePrecision）和AP的计算过程，以及它们在多类别性能评估中的作用。此 文章浏览阅读249次。1. 目标检测基础知识1.1 目标检测概念根据对比图像分类，来明晰目标检测：图像分类：只需要判断输入的图像中是否包含感兴趣物体。目标检测：需要在识别出图片中目标类别的基础上，还要精确定位到目标的具体位置，并用外接矩形框标出。1.2 目标检测思路总体思路：先确立

文章浏览阅读4.1w次，点赞63次，收藏280次。本文深入解析非极大值抑制 (NMS)与平均精度 本文详细介绍了IoU GIoU DIoU和CIoU等目标检测指标及其对应的损失函数 (mAP)在目标检测中的作用及区别。NMS通过置信度阈值和IoU阈值减少冗余框，而mAP则量化模型检测性能，两者在不同阶段应用，共同提升目标检测效果。

【超详细】YOLOv8/11损失函数改进-添加Wise-IoU/MPDIoU/ShapeIoU/Inner-IoU等—Visdrone2019数据集 文章浏览阅读1.4w次，点赞16次，收藏83次。本文详细解析了目标检测评估指标IOU、Precision、Recall、AP及mAP的概念及其计算方法，并通过具体示例帮助读者更好地理解这些关键概念。 本文详细介绍了IoU、GIoU、DIoU和CIoU等目标检测指标及其对应的损失函数。通过深入浅出的讲解和示例，帮助读者理解这些指标的原理、计算方法以及在目标检测任务中的应用。文章还探讨了这些指标的优缺点，以及如何根据实际情况选择合适的指标和损失函数。

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写在前面 自己学了一些，结合一些中文期刊希望梳理一下自己的思路，整理了这个博客，结构和内容都有待改进，希望各位多指正，后面会不断精简的 一、 摘要 在深度学习出现之前，传统目标检测算法都是以手工设计特征为主，如 Sobel边缘检测特征、Haar特征、Hog特征等，这些特征的泛化能力较弱

文章浏览阅读3.2k次，点赞4次，收藏45次。本文详细介绍了目标检测和语义分割中的关键评估指标map，以及IoU的各种变体，包括GIoU、DIoU、CIoU的概念和计算方法，同时提供了Python代码实现。这些指标用于衡量预测框与真实框的匹配程度，对优化模型性能至关重要。 IoU 的取值范围是0到1，其中0表示没有重叠，1表示完全重叠。 IoU 在目标检测中具有重要的应用，常用于以下几个方面： 用于判断目标检测算法的预测结果是否正确，通常通过设置 IoU 阈值来决定预测框是否与真实框匹配。

文章浏览阅读2.3w次，点赞17次，收藏150次。本文详细解析了目标检测评估指标TP、FP、FN、Precision、Recall、IoU、AP、mIoU和mAP的概念及计算方法，通过实例帮助读者深入理解这些关键指标在目标检测任务中的应用。

睿智的 目标检测 27—— Pytorch 搭建Faster R-CNN目标检测平台 学习前言 什么是FasterRCNN目标检测算法 源码下载 Faster-RCNN实现思路 一、预测部分 1、主干网络介绍 2、获得Proposal建议框 3、Proposal建议框的解码 4、对Proposal建议框加以利用（RoiPoolingConv） 5、在原图上进行绘制 6、整体的执行流程 二、训练部分

YOLOv11性能评估指标 AP、mAP、Precision、Recall、FPS、IoU、混淆矩阵、F1等YOLO相关参数指标讲解

文章浏览阅读2.2k次，点赞34次，收藏31次。IoU能够反映框与框之间的实际重叠质量，而不仅仅是数值上的距离差异（IoU的值在0~1之间，越靠近0说明重叠程度越低，越靠近1说明重叠程度更高，而MSE计算box损失时如果预测框与真实框差距很大的话，数值可能是无限的，范围是。：MSE主要关注框的位置和 文章浏览阅读4.2w次，点赞128次，收藏478次。博主最近也有在接触目标检测相关的相关研究，其中有一个环节博主卡了很久，那就是AP的计算过程。相信大家都看到过很多关于AP的介绍，但是都很空泛，而且大家的答案都是千篇一律，我们只能看个大概，但是一到看代码或者是要自己写代码的时候具体

文章浏览阅读6.8k次，点赞6次，收藏87次。Wise-IoU是一种新的边界框回归损失函数，通过动态聚焦机制处理训练集中低质量示例，减少对模型性能的负面影响。在YOLOv7上应用后，COCO数据集的AP-75指标提升了1.47个百分点，证明了其有效性。

本文详细介绍了目标检测中常用的回归损失函数，包括IOU、GIOU、DIOU和CIOU。GIOU解决了IOU在无重叠时无法优化的问题，DIOU引入了中心点距离以加速收敛，而CIOU进一步考虑了边界框的长宽比一致性，从而提供更精确的回归。实验结果显示，CIOU在YoloV3和Faster R-CNN上均有显著提升，证明其在目标检测任务 本文详细解析了YOLOX目标检测模型中的关键损失函数，包括IoU Loss（GIOU）、Conf Loss和Cls IoU 的取值范围是0到1 其中0表示没有重叠 1表示完全重叠 Loss。IoU Loss用于衡量预测框与真实框的重合度；Conf Loss关注的是预测框内是否包含物体的置信度判断；Cls Loss则是针对预测框内物体类别的交叉熵损失。通过这些损失函数的优化，YOLOX能有效提升检测精度和整体性能。 文章浏览阅读1.4w次，点赞80次，收藏154次。本文深入解析目标检测中的重要概念IOU（交并比），通过实例演示了如何使用Python计算两个矩形框之间的IOU，适用于神经网络应用中的目标检测评估。

本文深入解析了目标检测领域的关键评估指标，包括mAP、P-R曲线、IOU及NMS等，阐述了这些指标在衡量检测算法性能时的重要作用，并介绍了FPS、top1error与top5correct等其他常见性能指标。 文章浏览阅读1.5k次，点赞3次，收藏5次。本文介绍了目标检测初学者如何通过模仿和调试他人代码深化对IOU（区域交并比）的理解，并详细展示了两种IOU计算方法。此外，作者探讨了NMS（非极大抑制）在目标检测中的 Detection：目标检测常用评价指标的学习总结（IoU、TP、FP、TN、FN、Precision、Recall、F1-score、P-R曲线、AP、mAP、 ROC曲线、TPR、FPR和AUC）

文章浏览阅读1.1w次，点赞34次，收藏109次。目录1. 目标检测概述2. IoU3.precision（精度）和recall（召回率）4. AP和mAP5.实际计算方法1. 目标检测概述目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它 IoU loss的定义如上，先求出2个框的IoU，然后再求 -ln(IoU)。 其中IoU是真实框和预测框的交集和并集之比，当它们完全重合时，IoU就是1。

本文详细介绍了目标检测中的关键性能指标IOU、IOF和Matrix IOF，阐述了它们的定义、计算方法及应用场景。IOU衡量预测框与真实框的重合度，IOF关注内部被正确检测的像素点比例，而Matrix IOF用于多类别目标检测的综合评估。理解并合理选择这些指标对于确保模型评估的准确性和可靠性至关重要。

mAP50表示在50%的IoU阈值下的mAP值。 mAP50-95：这是一个更严格的评价指标，它计算了在50-95%的IoU阈值范围内的mAP值，然后取平均。 这能够更准确地评估模型在不同IoU阈值下的性能。 metrics/precision：精度（Precision）是评估模型预测正确的正样本的比例。 目标检测系列—YOLOv3 详解 1. 引言 在前两期 YOLOv1 详解 和 YOLOv2 详解 中，我们分别介绍了 YOLO 的起源及其关键改进。YOLOv3 作为 YOLO 系列的重要版本，在 YOLOv2 的基础上进一步优化，兼顾了 检测精度、速度和小目标检测能力。 YOLOv3 由 Joseph Redmon 于 2018 年提出，其主要特点包括： 多尺度特征融合（FPN

【论文】Focal-EIOU Loss：Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression 用于精确边界框回归 YOLOv8目标检测模型性能评价指标详解，涉及混淆矩阵、F1-Score、IoU、mAP、参数量、计算量等，一文打尽所有评价指标

文章浏览阅读4.5w次，点赞37次，收藏310次。本文详细介绍了YOLO目标检测算法中的关键参数，包括置信度阈值 (conf_thres)、交并比阈值 (iou_thres)及其对检测效果的影响，并解析了精确率 (Precision)、召回率 (Recall)、F1值 (F-Measure)的概念，同时阐述了平均精度 (AP)和平均精度均值 (mAP)的计算方法。 本文详细介绍了YOLOv5中的损失函数组成部分，包括分类损失、定位损失和置信度损失。重点解析了IoU系列损失（IoU, GIoU, DIoU, CIoU）的演进过程及其在YOLOv5中的应用，同时提供了YOLOv5损失计算的具体实现。