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Loss-IOUs

发表于 更新于 分类于 ， 阅读次数： Valine：

在目标检测领域，为了判断预测框和gt之间的重叠程度 ，一般情况下使用iou来表示，本篇主要分析IoU以及相关改进，主要涉及iou，giou，diou，ciou。

IoU

IoU是Intersection over Union的缩写，顾名思义，交并比。

  1. 优点

    1. IoU可以作为一种距离的度量，反应两个box的相交程度，衡量检测模型的效果，loss=1-IOU。
    2. IoU 对尺度变化具有不变性，不受两个物体尺度大小的影响。 在box回归任务中，判断predict box和gt的距离最直接的指标就是IoU。**(满足非负性；同一性；对称性；三角不等性)**

  2. 缺点

    1. 无法衡量两框是相邻还是甚远，针对不同的情况，模型的优化方向应该是不同的。并且当两个box不想交的时候iou=0，这个时候没有回传的梯度，网络无法优化学习
    2. IOU不能反映两个物体如何重叠相交的，对于相同的iou值的情况，存在着无数种相交情形，这些情况的优劣通过iou无法表述出来。

    上述两个方面实际是上说的是一回事，通俗的讲，通过IoU我们只能知道两个box是否有交集，但是并不知道box相交的位置和box之间的距离，如下图所示.这样从模型优化的角度来说，不利于模型想更好地方向优化。

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  3. 代码

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    def bboxes_iou(boxes1,boxes2):
        '''
        cal IOU of two boxes or batch boxes
        such as: (1)
                boxes1 = np.asarray([[0,0,5,5],[0,0,10,10],[0,0,10,10]])
                boxes2 = np.asarray([[0,0,5,5]])
                and res is [1.   0.25 0.25]
                (2)
                boxes1 = np.asarray([[0,0,5,5],[0,0,10,10],[0,0,10,10]])
                boxes2 = np.asarray([[0,0,5,5],[0,0,10,10],[0,0,10,10]])
                and res is [1. 1. 1.]
        :param boxes1:[xmin,ymin,xmax,ymax] or
                    [[xmin,ymin,xmax,ymax],[xmin,ymin,xmax,ymax],...]
        :param boxes2:[xmin,ymin,xmax,ymax]
        :return:
        '''

        #cal the box's area of boxes1 and boxess
        boxes1Area = (boxes1[...,2]-boxes1[...,0])*(boxes1[...,3]-boxes1[...,1])
        boxes2Area = (boxes2[..., 2] - boxes2[..., 0]) * (boxes2[..., 3] - boxes2[..., 1])

        #cal Intersection
        left_up = np.maximum(boxes1[...,:2],boxes2[...,:2])
        right_down = np.minimum(boxes1[...,2:],boxes2[...,2:])

        inter_section = np.maximum(right_down-left_up,0.0)
        inter_area = inter_section[...,0] * inter_section[...,1]
        union_area = boxes1Area+boxes2Area-inter_area
        ious = np.maximum(1.0*inter_area/union_area,np.finfo(np.float32).eps)

        return ious

    GIOU

    GIOU正是针对上面的

赏杯咖啡！