深入理解 YOLOv4 中的 CIOU 损失函数计算方法

目录

一、CIoU 损失函数简介

二、CIoU 损失函数的计算步骤

1、IoU 的推导

2、CIoU的计算公式

3、CIoU Loss最终定义为：

三、CIoU的优缺点

优点：

缺点：

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YOLOv4（You Only Look One-level v4）作为目标检测领域的先进模型，采用了一种创新的损失函数，即 CIOU（Complete Intersection over Union）。CIOU 损失函数在目标检测任务中的应用，不仅能够更准确地评估目标框的质量，还能够提高模型在复杂场景下的性能。

一、CIoU 损失函数简介

CIOU 损失函数是 YOLOv4 在原有 IOU（Intersection over Union）损失函数基础上的改进版本。它考虑了目标框之间的完整交叉，并引入了修正因子，以更精准地度量目标框之间的相似性。CIOU 损失函数的计算方法相比于传统 IOU 更为复杂，但这也使得模型在训练过程中能够更好地理解目标框的准确位置和形状。

二、CIoU 损失函数的计算步骤

1、IoU 的推导

首先，我们回顾一下 IOU 的定义：

其中，"Area of Overlap"表示两个边界框的交集区域的面积，"Area of Union"表示两个边界框的并集区域的面积。IOU的值在0和1之间，0表示没有重叠，1表示完全重叠。