IoU、GIoU、DIOU、CIOU损失函数
1.IOU损失函数 IOU损失表示预测框A和真实框B之间交并比的差值，反映预测检测框的检测效果。 但是，作为损失函数会出现以下问题： 如果两个框没有相交，根据定义，IoU=0，不能度量IoU为零距离远近的程度。同时因为loss=0，没有梯度回传，无法进行学习训练。 IoU无法 ...
原文：GIOU 相比于IOU的好处
前言： 在目标检测的任务中，一样的损失函数可能有不同的IOU值，如下图 L 作为损失函数 上图三张图有一样的L 距离，但是IoU值却完全不同。坐标表示方法为 x ,y ,x ,y 。 下图为L 距离。坐标表示方法为 x,y,w,h ，x,y为中心点坐标。 科普一下L 与L 距离，明白的请跳过： IOU有它的优点也有它的缺点： 优点： IOU作为距离时 比如：作为损失函数时L IOU ，是一个度量。 ...
2020-03-01 14:44 3 2787 推荐指数：
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