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CVPR2019 | 目标检测新文：Generalized Intersection over Union

2019 年 2 月 28 日 CVer

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作者 | ywsun

论文链接 | arxiv.org/abs/1902.0963

原文地址：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57863810

论文名称：《Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box
Regression 》

1.Motivation

包围框回归是2D/3D 视觉任务中一个最基础的模块，不管是目标检测，目标跟踪，还是实例分割，都依赖于对bounding box进行回归，以获得准确的定位效果。目前基于深度学习的方法想获得更好的检测性能，要么是用更好的backbone，要么是设计更好的策略提取更好的feature,然而却忽视了bounding box regression中L1、L2 loss这个可以提升的点。

IoU是目标检测中一个重要的概念，在anchor-based的方法中，他的作用不仅用来确定正样本和负样本，还可以用来评价输出框（predict box）和ground-truth的距离，或者说predict box的准确性。IoU有一个好的特性就是对尺度不敏感（scale invariant）。

在regression任务中，判断predict box和gt的距离最直接的指标就是IoU，但所采用的loss却不适合，如图所示，在loss相同的情况下，regression的效果却大不相同，也就是说loss没有体现出regression的效果，而IoU却可以根据不同的情况得到不同的数值，能最直接反应回归效果。

2.Method

因此本文提出用IoU这个直接的指标来指导回归任务的学习。与其用一个代理的损失函数来监督学习，不如直接用指标本身来的好。此时损失函数为：

但直接用IoU作为损失函数会出现两个问题：

如果两个框没有相交，根据定义，IoU=0，不能反映两者的距离大小（重合度）。同时因为loss=0，没有梯度回传，无法进行学习训练。
IoU无法精确的反映两者的重合度大小。如下图所示，三种情况IoU都相等，但看得出来他们的重合度是不一样的，左边的图回归的效果最好，右边的最差。

针对IoU上述两个缺点，本文提出一个新的指标generalized IoU（GIoU）：

GIoU的定义很简单，就是先计算两个框的最小闭包区域面积，再计算IoU，再计算闭包区域中不属于两个框的区域占闭包区域的比重，最后用IoU减去这个比重得到GIoU。GIoU有如下4个特点：

与IoU相似，GIoU也是一种距离度量，作为损失函数的话， ,满足损失函数的基本要求
GIoU对scale不敏感
GIoU是IoU的下界，在两个框无线重合的情况下，IoU=GIoU
IoU取值[0,1]，但GIoU有对称区间，取值范围[-1,1]。在两者重合的时候取最大值1，在两者无交集且无限远的时候取最小值-1，因此GIoU是一个非常好的距离度量指标。
与IoU只关注重叠区域不同，GIoU不仅关注重叠区域，还关注其他的非重合区域，能更好的反映两者的重合度。