Focal-EIOU Loss：用于精确边界框回归的高效IOU损失

性能优于EIOU、Focal Loss、CIOU等，直接替换大多数检测网络中的原损失函数，均涨点明显！如PAA、ATSS和RetinaNet等。

• 注：文末附【目标检测】交流群

Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression

• 作者单位：华南理工大学, 地平线, 中科院(谭铁牛等)
• 论文：https://arxiv.org/abs/2101.08158

在目标检测中，边界框回归（BBR）是确定对象定位性能的关键步骤。但是，我们发现，大多数先前的BBR损失函数都有两个主要缺点：

（i）基于ln-norm和基于IOU的损失函数都无法有效地描述BBR的目标，从而导致收敛缓慢且回归结果不准确。