IOU小结

一、 IOU定义

两个区域的重叠面积与面积的并集（或面积的最大者、面积的最小者）的比值，IOU1为交/并，最经典的IOU，而IOU2、IOU3在某些特定场景使用，如在yolov3中可以使用IOU3，如下图：

二、IOU的优缺点

IOU的优点：

1.尺度不变性：简单来讲就是两个框按照任意比例同时缩放，求出的IOU值不变

2.非负性：IOU >= 0

IOU的不足之处：

1.当两个框不存在交集时，IOU为0，这时网络无法判断两个框之间靠的非常近还是非常远。

2.简单靠交/并无法对当前框的形状状态进行判断，不同状态的框的IOU可能相同。如一下三种情况的IOU是相同的：

三、IOU的改进

GIOU

1. 原IOU取值区间为[0,1]，而GIOU的取值区间为[-1,1]；在两个图像完全重叠时，IOU=GIOU=1，在两个图像距离无限远时，IOU=0而GIOU=-1。

2.解决了在IOU中两个框在无重叠情况下的距离的判断。

3. 当两个框出现包含关系时，GIOU无法解决距离问题。如下图三种状态GIOU无法判断：

DIOU

1.DIOU对GIOU进行改进，对与内部包含关系提出一种解决方案，如下图，D1为C的对角线，D2为A、B框中心点的距离，这样即使出现包含关系也能较好的解决。

2.但是在两个框出现包含关系时，随能判断两个框之间的距离关系，但是在距离关系相同的情况下(D2相同且面积相等)框的形状可能不同，所以此时无法判断框的形状，如下图所示：

CIOU

其中gt代表真是框，p代表预测狂，为了解决DIOU问题，CIOU引入了对角线角度来约束,其中V便是真实框对角线角度与预测框对角线角度的差值的平方。