complete_box_iou_loss¶
- torchvision.ops.complete_box_iou_loss(boxes1: Tensor, boxes2: Tensor, reduction: str = 'none', eps: float = 1e-07) Tensor[原始碼]¶
梯度友善的 IoU 損失，具有額外的懲罰項，當邊界框不重疊時，此懲罰項不為零。此損失函數考量重要的幾何因素，例如重疊面積、標準化的中心點距離和長寬比。此損失是對稱的，因此 boxes1 和 boxes2 引數可以互換。
兩組邊界框都應為
(x1, y1, x2, y2)格式，其中0 <= x1 < x2且0 <= y1 < y2，且兩個邊界框應具有相同的尺寸。- 參數:
boxes1 – (Tensor[N, 4] 或 Tensor[4]) 第一組邊界框
boxes2 – (Tensor[N, 4] 或 Tensor[4]) 第二組邊界框
reduction – (字串，選用) 指定要套用至輸出的縮減方式：
'none'|'mean'|'sum'。'none'：不會對輸出套用任何縮減。'mean'：輸出將會被平均。'sum'：輸出將會被加總。預設值：'none'eps – (float)：防止除以零的小數字。預設值：1e-7
- 傳回:
套用縮減選項的損失張量。
- 傳回類型:
Tensor
- 參考文獻
Zhaohui Zheng 等人：Complete Intersection over Union Loss: https://arxiv.org/abs/1911.08287
