目标检测回归损失函数简介：SmoothL1/IoU/GIoU/DIoU/CIoU Loss

学习笔记，内容有借鉴，可以参考原文：

目标检测回归损失函数简介：SmoothL1/IoU/GIoU/DIoU/CIoU Loss - 知乎

Smooth L1 Loss-> IoU Loss ->GIoU Loss -> DIoU Loss ->CIoU Loss

这个属于优化模型的一种方法

缺点：

• 上面的三种Loss用于计算目标检测的Bounding Box Loss时，独立的求出4个点的Loss，然后进行相加得到最终的Bounding Box Loss，这种做法的假设是4个点是相互独立的，实际是有一定相关性的
• 实际评价框检测的指标是使用IOU，这两者是不等价的，多个检测框可能有相同大小的 Loss，但IOU可能差异很大，为了解决这个问题就引入了IOU LOSS。

IoU Loss

旷世科技提出来的，Yolo V3使用的损失函数

图(a)中的三组框具有相同的L2 Loss，但其IoU差异很大；图（b）中的三组框具有相同的L1 Loss,但IoU 同样差异很大，说明L1,L2这些Loss用于回归任务时，不能等价于最后用于评测检测的IoU.

 

 

 GIoU Loss

缺点：

• 当预测框和目标框不相交时，IoU(A,B)=0时，不能反映A,B距离的远近，此时损失函数不可导，IoU Loss 无法优化两个框不相交的情况。
• 假设预测框和目标框的大小都确定，只要两个框的相交值是确定的，其IoU值是相同时，IoU值不能反映两个框是如何相交的。

如上图所示，三种不同相对位置的框拥有相同的IoU=0.33值，但是拥有不同的GIoU=0.33，0.24，-0.1。当框的对齐方向更好一些时GIoU的值会更高一些。

DIoU Loss

GIoU Loss不足

当目标框完全包裹预测框的时候，IoU和GIoU的值都一样，此时GIoU退化为IoU, 无法区分其相对位置关系；此时作者提出的DIoU因为加入了中心点归一化距离，所以可以更好地优化此类问题。

启发点:

基于IoU和GIoU存在的问题，作者提出了两个问题：

• 第一：直接最小化预测框与目标框之间的归一化距离是否可行，以达到更快的收敛速度。
• 第二：如何使回归在与目标框有重叠甚至包含时更准确、更快。

好的目标框回归损失应该考虑三个重要的几何因素：重叠面积，中心点距离，长宽比。基于问题一，作者提出了DIoU Loss,相对于GIoU Loss收敛速度更快，该Loss考虑了重叠面积和中心点距离，但没有考虑到长宽比；针对问题二，作者提出了CIoU Loss，其收敛的精度更高，以上三个因素都考虑到了。

Distance-IoU Loss

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上图中绿色框为目标框，黑色框为预测框，灰色框为两者的最小外界矩形框，d表示目标框和真实框的中心点距离，c表示最小外界矩形框的距离。

CIoU Loss

Complete-IoU Loss

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 各种Loss给人感觉是不停的打补丁，