IOU代码

本文记录了作者在面试中被要求手动编写IOU代码的经历,强调了IOU在实际项目中的应用,并分享了重新学习和整理IOU算法的过程,以提高理解和应用能力。

面试的时候让手写IOU代码,平时项目中遇到多次,自己还用过,但是写的时候,依然磕磕碰碰,没有写好,今天重新记录一下,鼓励自己!

有两个框,设第一个框的两个关键点坐标:(x1,y1)(X1,Y1),第二个框的两个关键点坐标:(x2,y2)(X2,Y2)。以大小写来区分左上角坐标和右下角坐标。
首先,要知道两个框如果有交集,一定满足下面这个公式:max(x1,x2)<=min(X1,X2) && max(y1,y2)<=min(Y1,Y2)!!!!
理解了这个公式,再回去写IOU的代码,自然就一目了然了。
def IOU(x1,y1,X1,Y1, x2,y2,X2,Y2):
    xx = max(x1,x2)
    XX = min(X1,X2)
    yy = max(y1,y2)
    YY = min(Y1,Y2)
    m = max(0., XX-xx)
    n = max(0.
<think>嗯,用户想找YOLOv5中与IoU相关的代码实现。首先,我需要回忆一下YOLOv5的代码结构。通常,目标检测模型中的IoU计算会在损失函数部分或者指标计算中出现。根据引用[3]提到YOLOv8的IoU代码在loss.py里,可能YOLOv5也有类似的路径。 我应该先检查YOLOv5的utils模块,特别是metrics.py或者loss.py文件。在之前的经验中,YOLOv5的边界框损失函数包括CIoU、DIoU和GIoU的实现。用户需要具体的代码示例,所以需要找到这些函数的具体位置。 记得YOLOv5的GitHub仓库里,metrics.py可能包含计算mAP的部分,而loss.py可能有损失函数的定义。比如,bbox_iou函数可能在这里定义,支持不同类型的IoU计算。需要确认代码中是否有类似`bbox_iou`的函数,并查看它的参数是否有`CIoU`或`GIoU`的标志。 另外,用户提供的引用[2]提到了一个基于YOLOv5和PYQT5的检测界面项目,可能其中也涉及IoU的实现,但用户的问题更偏向官方代码。引用[3]指出YOLOv8使用CIoU,这暗示YOLOv5可能也有类似的实现,需要查看代码确认。 接下来,需要给出具体的代码路径和示例。比如,在utils/metrics.py中找到bbox_iou函数,并说明如何选择不同的IoU类型。同时,可能还需要提到损失函数中如何调用这个函数,比如在ComputeLoss类中。 还要注意用户可能需要代码示例,所以需要展示一个简化的代码片段,说明如何使用bbox_iou函数,并指出关键参数如CIoU和eps的作用。同时,引用相关的文献,如YOLOv5的GitHub仓库和相关的优化方法论文,以增加可信度。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步探索,比如不同IoU变体的区别、在训练中的影响,以及YOLOv5的其他损失函数组件。这些问题应该围绕用户的需求展开,帮助他们深入理解IoU在YOLOv5中的应用。</think>根据YOLOv5的代码结构和引用内容,与IoU相关的实现主要集中在边界框损失计算部分。以下是详细说明和代码示例: ### YOLOv5中IoU实现的核心代码位置 在YOLOv5官方代码中: ``` utils/metrics.py # 包含bbox_iou函数 utils/loss.py # 包含计算CIoU的完整流程 ``` ### 关键代码片段 ```python def bbox_iou(box1, box2, xywh=True, GIoU=False, DIoU=False, CIoU=False, eps=1e-7): # 坐标转换:将xywh格式转为x1y1x2y2 if xywh: (x1, y1, w1, h1), (x2, y2, w2, h2) = box1.chunk(4, -1), box2.chunk(4, -1) b1_x1, b1_x2 = x1 - w1 / 2, x1 + w1 / 2 b1_y1, b1_y2 = y1 - h1 / 2, y1 + h1 / 2 b2_x1, b2_x2 = x2 - w2 / 2, x2 + w2 / 2 b2_y1, b2_y2 = y2 - h2 / 2, y2 + h2 / 2 else: b1_x1, b1_y1, b1_x2, b1_y2 = box1.chunk(4, -1) b2_x1, b2_y1, b2_x2, b2_y2 = box2.chunk(4, -1) # 计算交集面积 inter = (torch.min(b1_x2, b2_x2) - torch.max(b1_x1, b2_x1)).clamp(0) * \ (torch.min(b1_y2, b2_y2) - torch.max(b1_y1, b2_y1)).clamp(0) # 计算并集面积 w1, h1 = b1_x2 - b1_x1, b1_y2 - b1_y1 + eps w2, h2 = b2_x2 - b2_x1, b2_y2 - b2_y1 + eps union = w1 * h1 + w2 * h2 - inter + eps iou = inter / union # 计算CIoU需要的额外参数 if CIoU or DIoU or GIoU: cw = torch.max(b1_x2, b2_x2) - torch.min(b1_x1, b2_x1) # 最小包围框宽度 ch = torch.max(b1_y2, b2_y2) - torch.min(b1_y1, b2_y1) # 最小包围框高度 if CIoU or DIoU: c2 = cw ** 2 + ch ** 2 + eps # 对角线长度平方 rho2 = ((b2_x1 + b2_x2 - b1_x1 - b1_x2) ** 2 + (b2_y1 + b2_y2 - b1_y1 - b1_y2) ** 2) / 4 # 中心点距离平方 if CIoU: v = (4 / math.pi ** 2) * torch.pow(torch.atan(w2 / h2) - torch.atan(w1 / h1), 2) alpha = v / (v - iou + (1 + eps)) return iou - (rho2 / c2 + v * alpha) # CIoU return iou - rho2 / c2 # DIoU c_area = cw * ch + eps # 包围框面积 return iou - (c_area - union) / c_area # GIoU return iou # IoU ``` [^1][^3] ### 调用方式 在损失计算中通过设置参数激活CIoU: ```python # 在loss.py的ComputeLoss类中 iou = bbox_iou(pbox.T, tbox[i], CIoU=True).squeeze() ``` ### 代码特性说明 1. **多类型支持**:通过`GIoU/DIoU/CIoU`布尔参数切换不同变体 2. **数值稳定性**:添加`eps`防止除零错误 3. **形状对齐惩罚**:CIoU包含宽高比的惩罚项$v$,使用$\arctan$函数计算角度差
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