IoU Loss了解总结

IOU Loss

前言 :IOU主要是作为目标检测领域的指标。即为：检测目标和GT目标的交集（Intersection） / 检测目标和GT目标的并集（Union）

但是，IOU并不能精确的表示两个框的中和度，如下图中，三者的IOU值相等，但是它们的回归效果并不一致。左边回归效果最好，右边最差。

所以，随之产生了很多IOU Loss的改进方法，下列进行部分说明：
一、GIoU Loss（Generalized Intersection over Union）
公式为：
C指的是，能够将预测框和gt框最小包围的box。更倾向于这种同一水平和同一垂直的

二、DIoU Loss（Distance-IoU Loss）
公式为：
三、CIoU Loss（Complete-IoU）


在DIoU loss的基础上添加了宽高比的loss