【摘 要】
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目标检测是计算机视觉任务中的关键问题之一,而边界框回归是目标检测的重要步骤。现有方法认为交并比(IoU)损失有利于度量IoU,但仍然存在收敛速度慢和回归不准确的问题。此外,大规模的目标检测数据集尽可能地清晰定义真实边界框,但在标记边界框时仍然会引入偏差。本文基于CIoU损失和边界框回归Kullback-Leibler(KL)损失提出了优化IoU(OIoU)边界框损失,主要通过学习边界变换和定位方差
【基金项目】
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国家自然科学基金(61171131),山东省重点研发计划(YD01033),国家留学基金委项目(201608370049)资助。
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目标检测是计算机视觉任务中的关键问题之一,而边界框回归是目标检测的重要步骤。现有方法认为交并比(IoU)损失有利于度量IoU,但仍然存在收敛速度慢和回归不准确的问题。此外,大规模的目标检测数据集尽可能地清晰定义真实边界框,但在标记边界框时仍然会引入偏差。本文基于CIoU损失和边界框回归Kullback-Leibler(KL)损失提出了优化IoU(OIoU)边界框损失,主要通过学习边界变换和定位方差解决上述问题。OIoU不仅用于评估本地化置信度还可以计算标准差和边界框位置,在解决边界框标注时带来的偏差
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