目标检测的结果_one stage目标检测算法[通俗易懂]

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目标检测中IOU GIOU DIOU CIOU的理解

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IoU、GIoU、DIoU、CIoU损失函数的那点事儿 – 知乎 (zhihu.com)

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参考:https://blog.csdn.net/weixin_43384257/article/details/100974776(置信度) https://blog.csdn.net/weixin_33738578/article/details/88021977 https://blog.csdn.net/youhuakongzhi/article/details/91490649(交叉熵损失函数)

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参考:逻辑回归模型(Logistic Regression, LR)–分类:https://www.cnblogs.com/ranjiewen/p/5967496.html 到底什么是L2 Norm:https://blog.csdn.net/qq_22210253/article/details/86545354目标检测的结果_one stage目标检测算法[通俗易懂]

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在边界盒回归中提出了一种距离-loU损失,即DloU损失,其收敛速度比loU和GloU损失快。 通过考虑重叠面积、中心点距离和长宽比三种几何度量,进一步提出了一个完全loU loss,即CloU loss,它更好地描述了矩形盒的回归。

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