直观的展示如下图所示： DIoU loss的惩罚项能够直接最小化中心点间的距离，而GIoU loss意在减少外界包围框的面积 DIoU loss保留了IoU loss和GIoU loss的一些优点： DIoU...在模拟实验中，发现DIoU loss也有一些独有的特点： DIoU loss可以直接最小化两个目标框的距离，因此比GIoU loss收敛快得多； 对于包含两个框在水平方向和垂直方向上这种情况，DIoU损失可以使回归非常快...DIoU-NMS倾向于中心点距离较远的box存在不同的对象，而且仅需改几行代码，DIoU-NMS就能够很简单地集成到目标检测算法中。...Discussion on DIoU-NMS DIoU-NMS能够更好地引导bbox的消除 最后作者进行了比较实验，原NMS和DIoU-NMS分别移植到了yolov3和ssd模型，同时使用CIou loss...总结 论文提出了两种新的IoU-based损失函数，DIoU loss和CIoU loss：DIoU loss最小化bbox间的中心点距离，从而使得函数快速收敛；CIoU loss则在DIoU loss
DIoU loss的惩罚项能够直接最小化中心点间的距离，而GIoU loss意在减少外界包围框的面积 DIoU loss保留了IoU loss和GIoU loss的一些优点： DIoU loss与尺寸无关的...在模拟实验中，发现DIoU loss也有一些独有的特点： DIoU loss可以直接最小化两个目标框的距离，因此比GIoU loss收敛快得多； 对于包含两个框在水平方向和垂直方向上这种情况，DIoU损失可以使回归非常快...DIoU-NMS倾向于中心点距离较远的box存在不同的对象，而且仅需改几行代码，DIoU-NMS就能够很简单地集成到目标检测算法中。 ? 实验结果 ?...Discussion on DIoU-NMS ? DIoU-NMS能够更好地引导bbox的消除 ?...总结 论文提出了两种新的IoU-based损失函数，DIoU loss和CIoU loss：DIoU loss最小化bbox间的中心点距离，从而使得函数快速收敛；CIoU loss则在DIoU loss
2.3 DIoU-NMS：考虑距离信息的抑制策略 DIoU-NMS是在DIoU损失函数基础上提出的改进算法，其核心思想是在计算抑制权重时，不仅考虑IoU，还考虑两个框的中心点距离。...具体来说，DIoU-NMS通过以下公式更新置信度： s_i = \begin{cases} s_i & \text{if } IoU(M, b_i) DIoU...的代码实现 def diou_nms(boxes, scores, iou_threshold=0.5): """ DIoU-NMS实现 Args: boxes:...diou = iou - (rho2 / c) # 保留DIoU小于阈值的框的索引 inds = np.where(diou <= iou_threshold...与主流方案深度对比 4.1 不同NMS变体的核心差异 特性 传统NMS Soft-NMS DIoU-NMS 抑制方式 硬删除 平滑抑制 基于DIoU的抑制 阈值敏感性 高 低 中 密集场景表现 差 中
如图1所示，DIoU收敛速度和效果都很好，而且DIoU能够用于NMS的计算中，不仅考虑了重叠区域，还考虑了中心点距离。...图 5 DIoU loss的惩罚项能够直接最小化中心点间的距离，而GIoU loss意在减少外界包围框的面积 DIoU loss保留了IoU loss和GIoU loss的一些属性： DIoU loss...在模拟实验中，发现DIoU loss也有一些独有的属性： 如图1和图3所示，DIoU loss能够直接最小化bbox的中心点距离。...4、Discussion on DIoU-NMS 图 7 如图7所示，DIoU-NMS能够更好地引导bbox的消除。 图 8 为了进一步验证DIoU-NMS的效果，进行了对比实验。...五、总结 论文提出了两种新的IoU-based损失函数，DIoU loss和CIoU loss：DIoU loss最小化bbox间的中心点距离，从而使得函数快速收敛；CIoU loss则在DIoU loss
论文提出了IoU-based的DIoU loss和CIoU loss，以及建议使用DIoU-NMS替换经典的NMS方法，充分地利用IoU的特性进行优化。...如图1所示，DIoU收敛速度和效果都很好，而且DIoU能够用于NMS的计算中，不仅考虑了重叠区域，还考虑了中心点距离。...DIoU loss的惩罚项能够直接最小化中心点间的距离，而GIoU loss意在减少外界包围框的面积 DIoU loss保留了IoU loss和GIoU loss的一些属性： DIoU loss依然是尺寸无关的...DIoU loss也有一些独有的属性： 如图1和图3所示，DIoU loss能够直接最小化bbox的中心点距离。...如图9所示，DIoU-NMS的整体性能都比原生的NMS效果要好 Conclusion ---- 论文提出了两种新的IoU-based损失函数，DIoU loss和CIoU loss：DIoU loss
第2行的3张图则表示了DIoU的回归过程。...而DIoU考虑到anchor和目标之间的中心点距离，可以更快更有效更稳定的进行回归。...DIoU Loss 论文为了解决第一个问题，提出了Distance-IoU Loss(DIoU Loss)。 ?...DIoU Loss的优点如下： 和GIoU Loss类似，DIoU Loss在和目标框不重叠时，仍然可以为边界框提供移动方向。...从DIoU误差的曲线我们可以发现，对于不同距离，方向，面积和比例的Anchor，DIoU都能做到较好的回归。CIoU类似。
论文提出了IoU-based的DIoU loss和CIoU loss，以及建议使用DIoU-NMS替换经典的NMS方法，充分地利用IoU的特性进行优化。...如图1所示，DIoU收敛速度和效果都很好，而且DIoU能够用于NMS的计算中，不仅考虑了重叠区域，还考虑了中心点距离。...3所示，DIoU loss能够直接最小化bbox的中心点距离。...[1240] 如图8所示，DIoU-NMS能够更好地引导bbox的消除 [1240] 为了进一步验证DIoU-NMS的效果，进行了对比实验。...如图9所示，DIoU-NMS的整体性能都比原生的NMS效果要好 Conclusion *** 论文提出了两种新的IoU-based损失函数，DIoU loss和CIoU loss：DIoU loss
基于该观点，研究者使用所提出的DIoU替代IoU作为NMS的评判准则，公式如下： ? DIoU的定义为 ? DIoU=IoU-d²/c² image.png ?...研究者进一步比较了Traditional NMS和DIoU-NMS的性能，在YOLOv3和SSD上，选取NMS阈值为[0.43,0.48]。...可以看到DIoU-NMS在每个阈值上都优于Traditional NMS，此外还值得一提的是，即便是性能最差的DIoU-NMS也比性能最好的Traditional NMS相当或更优，说明即便不仔细调整NMS...阈值，DIoU-NMS也通常能够表现更好。...Traditional NMS会不会有反超DIoU-NMS的情况？当然我个人比较认同DIoU-NMS更优的范围会大一些，也就是NMS阈值不必精调也可放心使用DIoU-NMS。
D I o U = I o U − ρ 2 ( b , b g t ) c 2 DIoU = IoU – \frac{\rho^2(b,b^{gt})}{c^2} DIoU=IoU−c2ρ2(b,bgt...优点： 与GIoU loss类似，DIoU loss（ L D I o U = 1 − D I o U L_{DIoU} = 1 – DIoU LDIoU=1−DIoU）在与目标框不重叠时，仍然可以为边界框提供移动方向...DIoU loss可以直接最小化两个目标框的距离，因此比GIoU loss收敛快得多。...所以Yolov4在DIOU_Loss的基础上采用DIOU_nms的方式，而Yolov5中采用加权nms的方式。...不同的nms，会有不同的效果，采用了DIOU_nms的方式，在同样的参数情况下，将nms中IOU修改成DIOU_nms。对于一些遮挡重叠的目标，确实会有一些改进。
3.2 soft NMS 不要粗鲁地删除所有IOU大于阈值的框，而是降低其置信度 3.3 DIoUNMS 在nms过程中采用DIoU的计算方式替换了IoU，由于DIoU的计算考虑到了两框中心点位置的信息...，故使用DIoU进行评判的nms效果更符合实际，效果更优。...3.3 DIoUNMS 在nms过程中采用DIoU的计算方式替换了IoU，由于DIoU的计算考虑到了两框中心点位置的信息，故使用DIoU进行评判的nms效果更符合实际，效果更优。 ?
C表示包含两个框的最小矩形 优点 尺度不变性 边框相交时，可以反映边框的相交情况 DIOU Loss 天津大学 AAAI 2020 论文：arxiv.org/abs/1911.08287 https:/.../github.com/Zzh-tju/DIoU-darknet GIOU Loss 的缺点 当目标框完全包裹预测框的时候，IoU和GIoU的值都一样，此时GIoU退化为IoU, 无法区分其相对位置关系...公式中分子d和分母c的说明 DIOU的优点 尺度不变性 相比于GIOU，优化距离替换优化面积，收敛速度更快。...的缺点：完全包裹预测框时loss一样的情况 CIOU Loss 天津大学 AAAI 2020 论文：arxiv.org/abs/1911.08287 https://github.com/Zzh-tju/DIoU-darknet...DIOU的问题 DIOU没有考虑到检测框的长宽比。
在CIoU和DIoU中，为了加速GIoU的收敛速度，CIoU通过进一步考虑GT框和 Anchor 框的宽高比来加速收敛，而DIoU通过归一化两个边界框的中心之间的距离来加速收敛。...最初，IoU被提出用于评估边缘回归的状态，然后基于IoU等新的约束条件GIoU, DIoU, CIoU, EIoU, SIoU等相继提出。...DIoU Metric 与GIoU相比，DIoU考虑了边界框之间的距离约束，并在IoU的基础上，通过添加中心点归一化距离损失项，使得回归结果更加准确。...它定义如下： DIoU=IoU-\frac{\rho^{2}(b,b^{gt})}{c^{2}} \tag{3} 在这里， b 表示 Anchor 框的中心点， b^{gt} 表示 GT 框的中心点...CIoU 进一步考虑了 GT 和 Anchor 框之间的形状相似性，通过在 DIoU 的基础上添加一个新的形状损失项来减少 Anchor 框和 GT 框之间的宽高比差异。
见文章底部 下载完整原文，公众号回复：1911.08287 论文地址：http://arxiv.org/pdf/1911.08287v1.pdf 代码：https://github.com/zzh-tju/diou...本文提出了一个Distance-IoU (DIoU) loss，合并了预测框和目标框之间的标准化距离，在训练中比IoU和GIoU loss收敛得更快。...通过将DIoU和CIoU损失合并到YOLOv3、SSD和Faster RCNN等最新的目标检测算法，在IoU度量方面和GIoU度量方面实现了显著的性能提高。...而且DIoU很容易地应用到非最大抑制(non-maximum suppression,NMS)作为准则，进一步促进性能提升。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ?
本文将重点介绍 IoU 损失函数（GIoU 损失、DIoU 损失和 CIoU 损失、ProbIoU）。...论文给出的实验结果如下： 改进之DIoU与CIoU 作者把IoU损失看成是一个通用的公式如下： 其中R是惩罚性因子，这样R=0的时候就是普通的IoU损失，从而把IoU损失改进看成是寻找好的惩罚性因子，...然后作者通过一通神的思考以后给出了下面的惩罚性因子公式： 这样 DIoU就出来 这样是不是梯度会大一些，回归起来会更猛一点，效果会更好点。...但是作者说好的BBR应该考虑三个指标分别是重叠、中心位置距离、横纵比，DIoU只考虑前面两个，还有最后一个还没有考虑到，所以还可以改进，改进之后才是完整的IoU损失（CIoU），然后就得到了另外一个惩罚性因子公式跟对应的
所以当目标框包裹预测框的时候，DIOU可以衡量两者之间的距离。 ?...但是DIOU Loss没有考虑长宽比，当预测框在目标框内部时，且多个预测框的中心点的位置都一样时，这时候DIOU Loss无法区分这几个预测框的位置。 ?...因为DIOU在计算loss的时候，需要考虑边界框中心点的位置信息，所以一些重叠物体也可以回归出来。因此在重叠目标的检测中，DIOU_nms的效果优于传统的nms。...CIOU Loss的性能要比DIOU Loss好，那为什么不用CIOU_nms，而用DIOU_nms?...所以Yolov4在DIOU_Loss的基础上采用DIOU_nms的方式，而Yolov5中采用加权nms的方式。 采用DIOU_nms，对于遮挡问题，检出效果有所提升。
框回归可以分为两大类，基于x，y，w，h的回归（比如Faster R-CNN、YOLO、RetinaNet里框回归的loss），基于IoU的回归（比如IoU loss、GIoU loss、DIoU loss...GIoU loss关注了1，DIoU loss关注了2，CIoU loss关注了2和3。 GIoU loss缓解了IoU loss在预测框和GT框之间IoU为0，梯度为0的问题。...实验中GIoU收敛比较慢，DIoU缓解了GIoU这个问题；CIoU基于DIoU，添加了一个关于长宽比的惩罚项。...中的一部分，这一个部分达成了“optimizing a metric itself”，问题是局部最优不一定能达到全局最优，这个问题导致IoU loss提出来之后，后续大家打了一个接一个的补丁（比如GIoU、DIoU
gnline hard example mining (只适用两阶段) focal loss label smoothing bbox: 1、 loU_ loss 2、 GloU_ loss 3、DIoU...5、post-processing method: 1、Nms: c*p 2、soft-nms:解决对象的遮挡问题 3、DIoU nms:将中心点分布信息添加到BBox筛选过程中 YOLOv4 - use...Diou:加入了两个框的中心点位置的约束，c是对角线的长度，分子是两个中心点的平方 ? Ciou:是在Diou的基础上乘上了α*v，效果有时候和Diou差不多 ? ?...5、 DIou-soft NMS ?...DIoU-NMS 不仅考虑了检测区域的重叠，而且还考虑了检测区域间的中心点距离。 ? 6、 CmBN ? ?
作者提出了DIoU和CIoU损失，提高了目标检测的精度。...2.3 DIoU 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。...通过上述的改进，DIoU既保留了GIoU的一些保留特性，同时其又带来了几个优势： 1. DIoU能直接优化预测框和真实框的距离，比GIoU更快。 2....DIoU主要特点 与GIoU loss类似，DIoU loss在与目标框不重叠时，仍然可以为边界框提供移动方向。...DIoU还可以替换普通的IoU评价策略，应用于NMS中，使得NMS得到的结果更加合理和有效。 2.4 CIOU 论文作者在提出了DIoU的基础上，回答了一个问题，即一个好的回归框损失应该考虑哪几个点？
基于这个问题，2020年的AAAI又提出了DIOU_Loss。 c. DIOU_loss 好的目标框回归函数应该考虑三个重要几何因素：重叠面积、中心点距离，长宽比。...针对第一个问题，提出了DIOU_Loss（Distance_IOU_Loss） DIOU_Loss考虑了重叠面积和中心点距离，当目标框包裹预测框的时候，直接度量2个框的距离，因此DIOU_Loss...问题：比如上面三种状态，目标框包裹预测框，本来DIOU_Loss可以起作用。 但预测框的中心点的位置都是一样的，因此按照DIOU_Loss的计算公式，三者的值都是相同的。...DIOU_Loss：在IOU和GIOU的基础上，考虑边界框中心点距离的信息。 CIOU_Loss：在DIOU的基础上，考虑边界框宽高比的尺度信息。...因此在重叠目标的检测中，DIOU_nms的效果优于传统的nms。 注意： 有读者会有疑问，这里为什么不用CIOU_nms，而用DIOU_nms?
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