基于自適應(yīng)聚焦CRIoU損失的目標(biāo)檢測(cè)算法

摘要： 在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，傳統(tǒng)的邊界框回歸損失函數(shù)所回歸的內(nèi)容與評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)IoU(Intersection over Union)之間存在不相關(guān)性，并且對(duì)于邊界框的回歸屬性存在一定不合理性，使得回歸屬性不完整，降低了檢測(cè)精度和收斂速度，甚至還會(huì)造成回歸阻礙的情況。并且在回歸任務(wù)中也存在樣本不均衡的情況，大量的低質(zhì)量樣本影響了損失收斂。為了提高檢測(cè)精度和回歸收斂速度提出了一種新的邊界框回歸...