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我也要
在目标检测中，常用IOU评价检测框和ground truth框的相似程度，
IOU = intersection / union.
IOU的取值范围是[0,1].
但是看下面这两种情况，两个目标框的距离是不一样的，这时它们的IOU都是0，反映不出来。
这时就可以用到GIOU,
GIOU的取值范围是[-1, 1], 像上面第2种情况，两个目标框相距甚远，它们的GIOU就偏向于-1.
GIOU的公式如下：
Convex shape就是上面图中包围着2个目标框的外接矩形（虚线部分的矩形）的面积。
外接矩形 - Union 就是上图中黄色的部分。
2个目标框相距越远，黄色部分的面积越大，第2项就越趋近于1，整体就会趋于-1.
再看一下上面第2种情况：
GIOU的计算就会变成
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IOU就是我所说的交并比，是目标检测中最常用的指标，在anchor-based的方法中，他的作用不仅用来确定正负样本，还可以用来评价输出框（predict box）和ground-truthd的距离。1.他可以反映预测检测框和真实检测框的检测效果2.尺度不变性，也就是对尺度不敏感，在regression任务中，判断predict box和gt的距离最直接的指标就是IOU(满足)
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IoU能够反映框与框之间的实际重叠质量，而不仅仅是数值上的距离差异（IoU的值在0~1之间，越靠近0说明重叠程度越低，越靠近1说明重叠程度更高，而MSE计算box损失时如果预测框与真实框差距很大的话，数值可能是无限的，范围是。：MSE主要关注框的位置和大小，不关心预测框与真实框的重叠程度，因此在预测框和真实框之间的重叠较少时，bbox定位损失项也可能很小，导致模型优化方向不准确。上图两个预测框与真实框的IoU都为0，但显然是预测框1的预测效果比预测框2更好的（因为预测框1与真实框。
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