论文地址： https://arxiv.org/abs/1911.08287 代码地址： https://github.com/Zzh-tju/DIoU
Introduction IoU
IoU是目标检测里面很重要的一个指标，通过预测的框和GT间的交集与并集的比例进行计算，经常用于评价bbox的优劣 。但一般对bbox的精调都采用L2范数，而一些研究表明这不是最优化IoU的方法，因此出现了IoU loss IoU loss
IoU loss顾名思义就是直接通过IoU计算梯度进行回归，论文提到IoU loss的无法避免的缺点：当两个box无交集时，IoU=0，很近的无交集框和很远的无交集框的输出一样，这样就失去了梯度方向，无法优化。IoU loss的实现形式有很多种，除公式2外，还有UnitBox的交叉熵形式和IoUNet的Smooth-L1形式 这里论文主要讨论的类似YOLO的检测网络，按照GT是否在cell判断当前bbox是否需要回归，所以可能存在无交集的情况。而一般的two stage网络，在bbox regress的时候都会卡，不会对无交集的框进行回归 GIoU loss
