distance_box_iou_loss¶
- torchvision.ops.distance_box_iou_loss(boxes1: Tensor, boxes2: Tensor, reduction: str = 'none', eps: float = 1e-07) Tensor[source]¶
梯度友善的 IoU 損失，帶有一個額外的懲罰項，當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框，距離 IoU 與 IoU 損失相同。此損失是對稱的，因此 boxes1 和 boxes2 參數可以互換。
兩組框都應為
(x1, y1, x2, y2)格式，其中0 <= x1 < x2且0 <= y1 < y2，且兩個框應具有相同的尺寸。- 參數:
boxes1 (Tensor[N, 4]) – 第一組框
boxes2 (Tensor[N, 4]) – 第二組框
reduction (string, optional) – 指定應用於輸出的縮減方式：
'none'|'mean'|'sum'。'none'：輸出不會進行縮減。'mean'：輸出將被平均。'sum'：輸出將被加總。預設值：'none'eps (float, optional) – 防止除以零的小數字。預設值： 1e-7
- 返回:
套用縮減選項的損失張量。
- 返回類型:
Tensor
- 參考文獻
Zhaohui Zheng 等人：距離交集並集損失： https://arxiv.org/abs/1911.08287
