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IOU_GIOU_DIOU_CIOU_EIOU优缺点总结

IOU GIOU DIOU CIOU EIOU
优点 IOU算法是目标检测中最常用的指标，具有尺度不变性，满足非负性；同一性；对称性；三角不等性等特点。 GIOU在基于IOU特性的基础上引入最小外接框解决检测框和真实框没有重叠时loss等于0问题。 DIOU在基于IOU特性的基础上考虑到GIOU的缺点，直接回归两个框中心点的欧式距离，加速收敛。 CIOU就是在DIOU的基础上增加了检测框尺度的loss，增加了长和宽的loss，这样预测框就会更加的符合真实框。 EIOU在CIOU的基础上分别计算宽高的差异值取代了纵横比，同时引入Focal Loss解决难易样本不平衡的问题。
缺点 1.如果两个框不相交，不能反映两个框距离远近2.无法精确的反映两个框的重合度大小 1.当检测框和真实框出现包含现象的时候GIOU退化成IOU 2.两个框相交时，在水平和垂直方向上收敛慢 回归过程中未考虑Bounding box的纵横比，精确度上尚有进一步提升的空间 1. 纵横比描述的是相对值，存在一定的模糊 2.未考虑难易样本的平衡问题 待定

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