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]¶
梯度友好的 IoU 損失，具有一個額外的懲罰項，當框不重疊時該懲罰項不為零。此損失函式考慮了重要的幾何因素，如重疊區域、歸一化的中心點距離和縱橫比。此損失是對稱的，因此 boxes1 和 boxes2 引數可以互換。
兩組框都應為
(x1, y1, x2, y2)格式，其中0 <= x1 < x2和0 <= y1 < y2，並且兩個框應具有相同的尺寸。- 引數:
boxes1 – (Tensor[N, 4] 或 Tensor[4]) 第一組框
boxes2 – (Tensor[N, 4] 或 Tensor[4]) 第二組框
reduction – (string, optional) 指定應用於輸出的縮減：
'none'|'mean'|'sum'。'none'：不對輸出應用縮減。'mean'：對輸出進行平均。'sum'：對輸出進行求和。 預設值：'none'eps – (float): 防止除以零的小數。 預設值：1e-7
- 返回:
帶有歸約選項應用的損失張量。
- 返回型別:
張量
- 參考
Zhaohui Zheng 等人：Complete Intersection over Union Loss：https://arxiv.org/abs/1911.08287
