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一文读懂IoU，GIoU, DIoU, CIoU, Alpha-IoU (代码非常优雅)
IoU就是就是我们说的交并比 Intersection over Union ，具体就是两个box的交集除以并集。 当我们计算我们的anchors 或者 proposals 与 ground truth bounding boxes 的损失的时候，就需要用到IoU。不同的IoU有不同的特性。 IoU： IoU计算了最简单的情况： GIoU： 当两个anchor目标检测损失函数介绍
目标检测损失函数介绍 a、IoU_loss 黑色：Ground truth box 红色：Prediction box IoU_loss = 1 - IoU = 1 - A/B 存在问题： 二者不相交，IoU=0，无法反映俩个框距离远近，且此时Iou_loss不可导 二者IoU相等，无法区分 b、GIoU_loss(YoLov5) GIoU_loss = 1 - GIoU = 1 - (Io目标检测--IoU，GIoU，DIoU和CIoU三种目标检测loss
https://zhuanlan.zhihu.com/p/94799295 https://zhuanlan.zhihu.com/p/366744055 https://zhuanlan.zhihu.com/p/359982543 Iou GIou DIou CIou IoU：使用最广泛的检测框loss。 GIoU：2019年CVPR Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for BoundiPytorch机器学习（八）—— YOLOV5中NMS非极大值抑制与DIOU-NMS等改进
Pytorch机器学习（八）—— YOLOV5中NMS非极大值抑制与DIOU-NMS等改进 目录 Pytorch机器学习（八）—— YOLOV5中NMS非极大值抑制与DIOU-NMS等改进 前言 一、NMS非极大值抑制算法 二、Hard-NMS非极大值代码 三、DIOU-NMS 四、soft-NMS 前言 在目标检测的预测阶段时，会输出许多候选【深度学习】目标检测回归损失函数合集：SmoothL1/IoU/GIoU/DIoU/CIoU Loss
目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和Bounding Box Regeression Loss两部分构成。本文介绍目标检测任务中近几年来Bounding Box Regression Loss Function的演进过程，其演进路线是Smooth L1 Loss —> IoU Loss —> GIoU Loss —> DIoU Loss —> CIoU Loss，本文按照Yolo 一小时吃透 yolov4 & yolov5 原理
一小时吃透 yolov4 & yolov5 原理 概述网络结构BOF数据增强马赛克数据增强对抗训练Drop Block BOSSPPNetCSPNetCBAMPANet 损失函数标签平滑IOUGIOUDIOUCIOU对比DIOU-NMSSOFT-NMSMish 激活函数网络敏感性 概述 Yolo 之父 Joe Redmon 在相继发布了 yolov1 (2015) yolov2 (