检测任务Loss之GIOU

GIoU提出背景

从图中我么可以看出，优化BBox参数的常用距离损失与使该度量值最大化之间存在差距。常理来说，度量最佳目标是度量本身，直接用IoU作为loss来计算会更加有效，但是IoU指的是BBox之间的交并比，前提是必须有交集的两个Box才能计算，为了解决这个问题，GIoU被提出。

GIou介绍

对于任意两个Box，我们可以找到一个最小的封闭框C，让C把A,B包含在内，然后我们计算C中没有覆盖A和B的面积占C总面积的比值，然后用A与B的IoU减去这个比值。

$GIoU_{AB} = IoU_{AB} - \frac{C-(A \bigcup B)}{|C|},Loss = 1 - GIoU$

表现

从图上我们可以看出，GIoU在MS COCO 2018的test数据集上更加优秀。