目標檢測系列：論文閱讀——Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression

這也是2019CVPR的一篇論文，斯坦福大學的，針對IoU進行了改善，提出generalized IoU(GIoU)。 IoU是目標檢測等任務中必不可少的一部分，通過計算預測box和標籤box之間的IoU對目標進行分類，並且通過IoU閾值進行篩選後邊框迴歸，以修正目標位置和形狀。泛化一點，IoU可以衡量任意兩個區域的形狀相似度，對於區域A和B，。 有公式可知，對於任何具體情況，IoU都和區域的大小

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