损失函数DIOU的计算方法

本文介绍了DIOU,一种用于深度学习目标检测和语义分割的指标,特别强调了其在处理预测框与真实框相对位置时的优势。DIOU通过引入中心距离,解决了GIoU在特定情况下的局限,能快速收敛并优化预测框的位置。

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什么是DIOU

DIOU的原理

结论


什么是DIOU

DIOU是Distance Intersection over Union的缩写,它是一种衡量预测框与真实框重叠程度的指标,常用于深度学习领域的目标检测或语义分割任务中。

DIOU的原理

对于GIoU,当预测框在真实框内部且预测框面积相等时,GIoU无法区分预测框和真实框的相对位置关系

对此DIoU引入中心距离,具体定义如下:

L_{DIOU}=1-IOU+\frac{\rho ^{2\left ( b,b^{gt} \right )}}{c^{2}}

其中d为预测框和真实框中心点的距离,c 为最小外接矩形的对角线距离

结论

最小化DIoU损失函数可以直接拉近预测框和真实框之间的距离,收敛速度快,并解决GIOU问题。

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