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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 Boundi【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，本文按照一文看尽深度学习中的15种损失函数
在机器学习中，损失函数是代价函数的一部分，而代价函数则是目标函数的一种类型[1]。 Loss function，即损失函数：用于定义单个训练样本与真实值之间的误差； Cost function，即代价函数：用于定义单个批次/整个训练集样本与真实值之间的误差； Objective function，即目标函数：泛指任意可以被优化