Loss 總結：IoU loss總結

object detection 損失：更加接近人眼的損失

what is IoU

  如果兩個框沒有相交，根據定義，IoU=0，不能反映兩者的距離大小（重合度）。同時因為loss=0，沒有梯度回傳，無法進行學習訓練。

IoU無法精確的反映兩者的重合度大小。如下圖所示，三種情況IoU都相等，但看得出來他們的重合度是不一樣的，左邊的圖回歸的效果最好，右邊的最差。

GIoU Loss(Generalized Intersection over Union)

C指的是，能夠將預測框和gt框最小包圍的box
更傾向於這種同一水平和同一垂直的
https://zhuanlan.zhihu.com/p/104236411

DIoU loss （Distance-IoU Loss）

  https://zhuanlan.zhihu.com/p/94799295
  https://www.cnblogs.com/VincentLee/p/12579756.html

CIoU Loss (Complete-IoU)

在DIoU loss的基礎上添加了寬高比的loss