distance_box_iou_loss¶
- torchvision.ops.distance_box_iou_loss(boxes1: Tensor, boxes2: Tensor, reduction: str = 'none', eps: float = 1e-07) Tensor[原始檔]¶
一種對梯度友好的 IoU 損失，它包含一個額外的懲罰項，當邊界框中心之間的距離不為零時，該懲罰項不為零。實際上，對於兩個完全重疊的邊界框，distance IoU 與 IoU 損失相同。此損失是對稱的，因此 boxes1 和 boxes2 引數可以互換。
兩組邊界框都應採用
(x1, y1, x2, y2)格式，滿足0 <= x1 < x2和0 <= y1 < y2，且兩個邊界框應具有相同的維度。- 引數:
boxes1 (Tensor[N, 4]) – 第一組邊界框
boxes2 (Tensor[N, 4]) – 第二組邊界框
reduction (string, optional) – 指定應用於輸出的歸約方式：
'none'|'mean'|'sum'。'none'：不對輸出應用歸約。'mean'：輸出將被平均。'sum'：輸出將被求和。預設值：'none'eps (float, optional) – 用於防止除以零的小數。預設值：1e-7
- 返回值:
應用了歸約選項的損失張量。
- 返回型別:
Tensor
- 參考文獻
Zhaohui Zheng 等人：Distance Intersection over Union Loss: https://arxiv.org/abs/1911.08287
