RT-DETR算法优化改进:Inner-IoU基于辅助边框的IoU损失,高效结合 GIoU, DIoU, CIoU,SIoU 等 | 2023.11

  本文改进:Inner-IoU引入尺度因子 ratio 控制辅助边框的尺度大小用于计算损失,并与现有的基于 IoU ( GIoU, DIoU,  CIoU,SIoU )损失进行有效结合

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RT-DETR魔术师专栏介绍:

https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html

✨✨✨魔改创新RT-DETR

🚀🚀🚀引入前沿顶会创新,助力RT-DETR

🍉🍉🍉基于ultralytics优化,与YOLO完美结合

1. Inner-IoU介绍

论文:https://arxiv.org/pdf/2311.02877.pdf 

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,现有的基于 IoU 的边框回归仍聚焦在通过加入新的损失项来加速收敛,忽视 IoU 损失项其自身的限制。尽管理论上 

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