1YOLOv5损失函数classificationloss分类损失localizationloss,定位损失（预测边界框与GT之间的误差）confidenceloss置信度损失（框的目标性objectnessofthebox）总的损失函数：classificationloss+localizationloss+confidencelossYOLOv5使用二元交叉熵损失函数计算类别概率和目标置信度得

在这篇论文中，通过合并预测框和目标框之间的归一化距离，我们提出了一种Distance-IoU损失，它在训练过程中比IoU和GIoU损失收敛得更快。此外，本文

GIOU_Loss：在IOU的基础上，解决边界框不重合时的问题。DIOU_Loss：在IOU和GIOU的基础上，考虑边界框中心点距离的信息。

《一文搞懂IoU发展历程》GIoU、DIoU、CIoU、EIoU、αIoU、SIoU文章目录《一文搞懂IoU发展历程》GIoU、DIoU、CIoU、EIoU、αIoU、SIoUIoU出现背景什么是IoU

BallQuery的动态规划代码写法227PointNet3DIOU怎么计算的228FocalLoss229目标检测回归损失函数——L1、L2、smoothL1230目标检测回归损失函数：SmoothL1、IoU、GIoU

IoU损失函数IoU损失是目标检测中最常见的损失函数，表示的就是真实框和预测框的交并比，数学公式如下：IoU=∣A∩B∣∣A∪B∣IoU=\frac{|A\capB|}{|A\cupB|}IoU=∣A∪B∣∣A∩B∣LossIoU=1−IoULoss_{IoU}=1-IoULossIoU=1−IoUIoU损失会有两个主要的缺点当预测框与真实框都没有交集的时候，计算出来的IoU都为0，损失都为1，但

将检测框的质量作为回归的度量就引入IoU损失函数，为了弥补IoU损失函数在不相交的时候不可导的问题引入GIoU，但是GIoU也是存在收敛速度慢且回归不准确（GIoU在两个框相交时退化

目标检测的两个任务，分类和位置回归，本帖将经典的位置回归损失函数总结如下，按发表时间顺序。L1、L2、smoothL1loss提出smoothL1loss的论文：L1最低点是不可导的，所以势必不会收敛到最低点，可能会在最优解附近震荡。而L2损失容易在离群点产生梯度爆炸的问题。smoothL1则集两者的优点于一身。IoUloss提出IoUloss的论文：不论是L2还是smoothL1loss都没有考

YOLOAir项目：基于YOLOv5代码框架，结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU损失函数、NMS、Loss计算方式、自注意力机制、数据增强部分、激活函数等部分，详情可以关注YOLOAir的说明文档。同时附带各种改进点原理及对应的代码改进方式教程，用户可根据自身情况快速排列组合，在不

在前文中讨论了IOU与GIOU。目标检测中的损失函数（一）IOU,GIOU_黑野桥的博客-CSDN博客对比起前二者，DIOU,CIOU和ALPHAIOU相对较为复杂。

IoU就是就是我们说的交并比IntersectionoverUnion，具体就是两个box的交集除以并集。当我们计算我们的anchors或者proposals与groundtruthboundingboxes的损失的时候，就需要用到IoU。不同的IoU有不同的特性。IoUloss：IoU计算了最简单的情况：IoU的损失函数公式：至于求loss为啥用1减去，是因为：iou越大代表拟合效果越好，我们应

IOULoss算法作用：Iou的就是交并比，预测框和真实框相交区域面积和合并区域面积的比值，计算公式如下，Iou作为损失函数的时候只要将其对数值输出就好了。defIou_loss(preds,bbox,eps=1e-6,reduction='mean'):'''preds:[[x1,y1,x2,y2],[x1,y1,x2,y2],,,]bbox:[[x1,y1,x2,y2],[x1,y1,x2,y

文章目录IOU-lossGIOU-lossDIOU-lossCIOU-lossEIOU-loss和FocalEIOU-lossalphaIOU总对比参考链接：IOU-loss算法作用：Iou的就是交并比，预测框和真实框相交区域面积和合并区域面积的比值，计算公式如下，Iou作为损失函数的时候只要将其对数值输出就好了。算法代码：defIou_loss(preds,bbox,eps=1e-6,reduc

目标检测中目标框回归损失函数（IoU,GIoU,DIoU,CIoU）总结1.SmoothL1Loss这个是Faster-RCNN中的损失函数。

论文：https://arxiv.org/pdf/2205.12740.pdf代码实现（非官方）：https://github.com/xialuxi/yolov5-car-plate/commit/aa41d1819b1fb03b4dc73e8a3e0000c46cfc370b图片源自视频教程（这个大佬视频教程yyds）：https://www.bilibili.com/video/BV1yi4

YOLOv5一共有三种损失函数：分类损失cls_loss：计算锚框与对应的标定分类是否正确定位损失box_loss：预测框与标定框之间的误差（GIoU）置信度损失obj_loss：计算网络的置信度总的损失函数

Alpha-IoU详细的解释；这里粘贴下作者在yolov5中的实现代码，与之前的CIOU/DIOU/GIOUloss实现的差别：defbbox_iou(box1,box2,x1y1x2y2=True,GIoU

文章目录IoULos（IntersectionoverUnion）GIoULoss（考虑重叠面积）GeneralizedIntersectionoverUnionDIoULoss（考虑重叠面积，中心点距离）DistanceIoUCIoULoss（考虑重叠面积，中心点距离，宽高比）CompleteIoULossCDIoULoss(ControlDistanceIoULoss)F-EIoULoss（F

YOLOX官网代码中修改–定位损失环境：pytorch1.8修改内容：（1）置信度预测损失更换：二元交叉熵损失替换为FocalLoss或者VariFocalLoss（2）定位损失更换：IOU损失替换为GIOU

文章目录序言IOU(IntersectionoverUnion)1.优点2.作为损失函数会出现的问题(缺点)GIOU(GeneralizedIntersectionoverUnion)1.来源2.特性3

1.EIoU更换方式2.alphaIoU更换方式3.IoU4.GIoU4.DIoU5.CIoU6.IoU原理1.EIoU更换方式第一步；将metrics.py文件中bbox_iou()替换为以下代码defbbox_iou

metrics.py中，找到bbox_iou函数，在其后面加上alpha-IOU代码，alpha-IOU代码如下：defbbox_alpha_iou(box1,box2,x1y1x2y2=False,GIoU

0.引言0.1安排YOLOv1（简单理论）YOLOv2（简单理论）YOLOv3（详细理论）YOLOv3SPP（trick扩充+代码讲解）IoU、GIoU、DIoU、CIoUFocalLoss0.2学习代码的步骤搜该网络的讲解

GIOU：在IOU的基础上，解决边框不重合时的问题。DIOU：在GIOU基础上，考虑边际框中心距离信息。CIOU：在DIOU基础上，考虑长宽比的尺度信息。

各位同学好，今天和大家分享一下如何使用TensorFlow构建目标检测算法中的目标边界框定位损失函数iou、Giou、Diou、Ciou1.iou损失1.1方法介绍iou又称为交并比，是指预测框和真实框的交集和并集的比值

NMS的实现参考的yolov3，在细节上做了一些优化实现了iou，giou，diou，ciou的计算importcv2importnumpyasnpimportrandomimporttorchimportmathdefbbox_giou

文章目录1.YOLOv3_SPP2.Mosaic图像增强3.网络整体框架4.Loss部分4.1.IoUloss4.2.Giou（Generalizediou）loss4.3.Diou（Distanceiou

官网代码中修改–置信度预测损失环境：pytorch1.8损失函数修改内容：（1）置信度预测损失更换：二元交叉熵损失替换为FocalLoss或者VariFocalLoss（2）定位损失更换：IOU损失替换为GIOU

1、网络结构图（1）输入端：Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放（2）Backbone：Focus结构，CSP结构（3）Neck：FPN+PAN结构（4）Prediction：GIOU_Loss

总计56篇，绝大多数含开源代码，很多已经被大家所熟悉，比如KL-Loss、ScratchDet、ExtremeNet、NAS-FPN、GIoU等。

DIoU要比GIou更加符合目标框回归的机制，将目标与anchor之间的距离，重叠率以及尺度都考虑进去，使得目标框回归变得更加稳定，不会像IoU和GIoU一样出现训练过程中发散等问题。

Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放基准网络：使用了FOCUS结构和CSP结构Neck网络：在Backbone和最后的Head输出层之间插入FPN_PAN结构Head输出层：训练时的损失函数GIOU_Loss

IOU、GIOU、DIOU、CIOU解析IOUIOU原理IOULossIOU特点GIOUGIOU原理GIOULOSSGIOU的特点DIOUDIOU实现DIOU特点CIOUEIOU首先明确IOU系列的提出原因

Pytorch机器学习（五）——目标检测中的损失函数（l2，IOU，GIOU,DIOU,CIOU）目录Pytorch机器学习（五）——目标检测中的损失函数（l2，IOU，GIOU,CIOU）目录Pytorch

背景让我们回到IoU损失和GioU损失。IoU损失可以表示为：，从IoU的角度看，回归损失是可以解决的，但它的缺点是当两个框不想相交时，IoU损失总是1，不能给出优化方向。所以乔来了。

目标检测作为一种经典CV任务，大致可以认为是三个子任务的集合：1.确定目标大概位置；2.分类出目标类别；3.回归出检测框的宽高；这三种子任务分别需要对应损失函数的反传来学习。今天介绍的b-box回归损失函数主要是面向第三个子任务而设计的损失函数。1.IOU全称Intersection-Over-Union，即交并比。计算预测框和标注框(即GT框)的交并比，就可以知道它们的“贴合程度”好不好，作为调

本文主要是理解各个回归损失函数的区别和改进，其实最主要的还是这些损失函数在yolo中起到了非常大的作用，包括从最原始的yolov3中引入，到v4、v5中变成真正的官方损失函数，确实很有效。本文将逐条分析这些损失函数，并不会按照论文结构来描述。1、IOUpaper：https://arxiv.org/pdf/1608.01471.pdfiou-loss本身是是从人脸检测的paper引入进来的，由于此

一、IOULoss上一篇文章提到L1,L2及其变种只将Boundingbox的四个角点分别求loss然后相加，没有引入box四个顶点之间的相关性并且模型在训练过程中更偏向于尺寸更大的物体。在此基础上旷视在2016文章《UnitBox:AnAdvancedObjectDetectionNetwork》中提出了IOULoss将4个点构成的box看成一个整体做回归。文章链接：https://arxiv.

简介在目标检测任务中，分类和检测框的回归是核心问题，损失函数的选择对模型的表现效果具有较大影响，本文介绍常用的损失函数IoU、GIoU、DIou和CIoU。

一、IOULoss上一篇文章提到L1,L2及其变种只将Boundingbox的四个角点分别求loss然后相加，没有引入box四个顶点之间的相关性并且模型在训练过程中更偏向于尺寸更大的物体。在此基础上旷视在2016文章《UnitBox:AnAdvancedObjectDetectionNetwork》中提出了IOULoss将4个点构成的box看成一个整体做回归。文章链接：https://arxiv.

目标检测损失函数GIoU,DIoU,CIoUGIoU论文链接DIoU和CIoU论文链接1.GIoU1.1.问题提出1.1.1.范数损失的缺陷在GIoU之前，主要是以IoU或者lnnorml_nnormlnnorm

一、IOULoss上一篇文章提到L1,L2及其变种只将Boundingbox的四个角点分别求loss然后相加，没有引入box四个顶点之间的相关性并且模型在训练过程中更偏向于尺寸更大的物体。在此基础上旷视在2016文章《UnitBox:AnAdvancedObjectDetectionNetwork》中提出了IOULoss将4个点构成的box看成一个整体做回归。文章链接：https://arxiv.

什么是IOU？简单来说IOU就是用来度量目标检测中预测框与真实框的重叠程度。在图像分类中，有一个明确的指标准确率来衡量模型分类模型的好坏。其公式为：acc=PtrueNN=全部样本的数量，Ptrue=预测正确的样本数量acc=\frac{P_{true}}{N}{\quad}{\quad}{\quad}{\quad}{\quad}{\quad}{\quad}N=全部样本的数量，P_{true}=预

目标检测任务中，BoundingBox的评估指标是IoU，IoU范围在(0,1)(0,1)(0,1)之间，具有尺度不变性，而且可以衡量各种形状的匹配程度。我们自然会考虑能否将IoU设计为一个损失函数。IoUloss最简单的，直接将1-IoU定义为损失，我自己在简单的目标检测项目中尝试过，基本没有办法学习，主要原因是：当预测框和目标框不相交时，IoU始终为0，损失函数不可导，无法优化。另外这种损失定

目录1.早期loss计算（L1/L2/SMOOTHloss）2.IOU(IntersectionoverUnion)3.GIOU(GeneralizedIntersectionoverUnion)4.DIOU

整体来说本文提出了一个通用的trick，即用GIoU来替换boundingbox回归损失函数，而GIoU可看作是对于IoU指标的一个改进。在作者介绍提出的方法前指出了传统回归损失的

2、目标检测：backbone，loss，NMS，Anchor生成方式或anchorfree，评价体系IoU，GIoU。小目标问题，样本不均衡问题。

本文是对CVPR2019论文《GeneralizedIntersectionoverUnion:AMetricandALossforBoundingBoxRegression》的解读：论文地址：https://arxiv.org/abs/1902.096301.Motivation包围框回归是2D/3D视觉任务中一个最基础的模块，不管是目标检测，目标跟踪，还是实例分割，都依赖于对boundingb

本文介绍目标检测任务中近几年来BoundingBoxRegressionLossFunction的演进过程，其演进路线：SmoothL1/IoU/GIoU/DIoU/CIoULoss本文按照此路线进行讲解

损失函数不变第一次升级,GIOU:不相交时，两个框的距离变化，loss不变，改进为GIoUloss.第二次升级,DIOU:完全包含时，两个框的距离变化，loss不变，改进为DIoUloss.第三次升级,