目标检测算法之CVPR2019 GIoU Loss

首先说一下GIOU的计算方式：

然后计算C \ (A ∪ B) 的面积与Ｃ的面积的比值，注：C \ (A ∪ B) 的面积为C的面积减去A∪B的面积。再用Ａ、Ｂ的IoU值减去这个比值得到GIoU。

前面介绍了很多Anchor-Based的目标检测算法，它们的Loss普遍使用bbox和ground truth bbox的L1范数，L2范数来计算位置回归Loss。但在评测的时候却使用IOU(交并比)去判断是否检测到目标。显然这两者并不是完全等价的，论文中举了Figure 1作为例子：

图中第一行，所有目标的L1 Loss都一样，但是第三个的IOU显然是要大于第一个，并且第3个的检测结果似乎也是好于第一个的。第二行类似，所有目标的L1 Loss也都一样，但IOU却存在差异。因此使用bbox和ground truth bbox的L1范数，L2范数来计算位置回归Loss以及在评测的时候却使用IOU(交并比)去判断是否检测到目标是有一个界限的，这两者并不等价。因此，一种直观的想法就是直接将IOU作为Loss来优化任务，但这存在两个问题：
1、预测框bbox和ground truth bbox如果没有重叠，IOU就始终为0并且无法优化。也就是说损失函数失去了可导的性质。
2、IOU无法分辨不同方式的对齐，例如方向不一致等，如下图所示，可以看到三种方式拥有相同的IOU值，但空间却完全不同。

GIoU相比于IoU有如下性质：

针对二维图像的目标检测，具体如何计算GIoU Loss呢？假设现在预测的bbox和ground truth bbox的坐标分别表示为：
其中，x2p>x1px_{2}^{p}>x_{1}^{p}x2p>x1p，y2p>y1py_{2}^{p}>y_{1}^{p}y2p>y1p。然后计算Loss的具体过程可以表示为：

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