DIoU YOLOv3 | AAAI 2020：更加稳定有效的目标框回归损失

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DIoU要比GIou更加符合目标框回归的机制，将目标与anchor之间的距离，重叠率以及尺度都考虑进去，使得目标框回归变得更加稳定，不会像IoU和GIoU一样出现训练过程中发散等问题。

论文标题：

Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression（已经被AAAI2020接收）

https://arxiv.org/pdf/1911.08287.pdf

https://github.com/Zzh-tju/DIoU-darknet

   IoU & GIoU存在的问题分析

论文作者通过一个仿真实现，从实验结果的角度说明了IoU和GIoU存在的问题。 实验设定如下图所示:

1. 绿色框代表仿真实验需要回归的七个不同尺度的目标框，七个目标框的中心点坐标都是（10 * 10）。
2. 蓝色的点代表了所有anchor的中心点，中心点的分布如下图所示，各个方向都有，各种距离都有，当然每个anchor的一个中心点都包含有七个不同面积的anchor框。 而且每个面积的anchor框又有其中不用比例尺寸。 因此一共有5000个蓝色点，有5000*7*7个anchor框，而且每个框都需要回归到七个目标框去，因此一共有5000*7*7*7个回归案例。
   

最终的实验结果如下： 图中展示的训练同样的代数后（200代），IoU,GIoU以及本文提出的DIoU作为loss的情况下，每个anchor的误差分布。

1. IoU： 从IoU误差的曲线我们可以发现，anchor越靠近边缘，误差越大，那些与目标框没有重叠的anchor基本无法回归。
2. GIoU： 从GIoU误差的曲线我们可以发现，对于一些没有重叠的anchor，GIoU的表现要比IoU更好。 但是由于GIoU仍然严重的依赖IoU，因此在两个垂直方向，误差很大，基本很难收敛，这就是GIoU不稳定的原因。
3. DIoU： 从DIoU误差的曲线我们可以发现，对于不同距离，方向，面积和比例的anchor，DIoU都能做到较好的回归。

再用一张很形象的图，来说明GIoU不稳定以及收敛很慢的原因。 下图中第一行三张图展示的是GIoU的回归过程，其中绿色框为目标框，黑色框为anchor，蓝色框为不同次数的迭代后，anchor的偏移结果。 第二行三张图展示的是DIoU的回归过程，其中绿色框为目标框，黑色框为anchor，红色框为不同次数的迭代后，anchor的偏移结果。 从图中我们可以看到，GIoU在回归的过程中，从损失函数的形式我们发现，当IoU为0时，GIoU会先尽可能让anchor能够和目标框产生重叠，之后GIoU会渐渐退化成IoU回归策略，因此整个过程会非常缓慢而且存在发散的风险。 而DIoU考虑到anchor和目标之间的中心点距离，可以更快更有效更稳定的进行回归。

    提出问题

基于IoU和GIoU存在的问题，作者提出了两个问题：

第一： 直接最小化anchor框与目标框之间的归一化距离是否可行，以达到更快的收敛速度。

第二： 如何使回归在与目标框有重叠甚至包含时更准确、更快。

   问题1答案： DIoU

作者为了回答第一个问题：提出了Distance-IoU Loss。

上述损失函数为DIoU的损失。 其中，b，bgt分别代表了anchor框和目标框的中心点，且p代表的是计算两个中心点间的欧式距离。 c代表的是能够同时覆盖anchor和目标框的最小矩形的对角线距离。 因此DIoU中对anchor框和目标框之间的归一化距离进行了建模。 直观的展示如下图所示。

DIoU的优点如下：

1. 与GIoU loss类似，DIoU loss在与目标框不重叠时，仍然可以为边界框提供移动方向。
2. DIoU loss可以直接最小化两个目标框的距离，因此比GIoU loss收敛快得多。

3. 对于包含两个框在水平方向和垂直方向上这种情况，DIoU损失可以使回归非常快，而GIoU损失几乎退化为IoU损失。

4. DIoU还可以替换普通的IoU评价策略，应用于NMS中，使得NMS得到的结果更加合理和有效。
   

   问题2答案：CIoU

作者为了回答第二个问题： 提出了Complete-IoU Loss。

作者认为一个好的目标框回归损失应该考虑三个重要的几何因素：重叠面积、中心点距离、长宽比。

GIoU：为了归一化坐标尺度，利用IoU，并初步解决IoU为零的情况。

DIoU：DIoU损失同时考虑了边界框的重叠面积和中心点距离。

然而，anchor框和目标框之间的长宽比的一致性也是极其重要的。基于此，作者提出了Complete-IoU Loss。

上述损失函数为CIoU的损失，通过公式可以很直观的看出，CIoU比DIoU多出了阿尔法和v这两个参数。 其中阿尔法是用于平衡比例的参数。 v用来衡量anchor框和目标框之间的比例一致性。

从阿尔法参数的定义可以看出，损失函数会更加倾向于往重叠区域增多方向优化，尤其是IoU为零的时候。

   DIoU & CIoU在YOLOv3上的性能

从下表可以看出，DIoU和CIoU在YOLOv3上都有较大的性能提升！

-End-

*延伸阅读

• 2019 DR loss（样本不平衡问题）目标检测论文阅读
  

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• 比Tiny YOLOv3小8倍，性能提升11个点，4MB的网络也能做目标检测
  

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