一种改进IoU损失的边框回归损失函数

摘要

针对目标检测任务边框回归精度低、模型收敛速度慢的问题,提出一种基于Io U损失的改进边框回归损失函数。为了提高Io U损失函数的精度和速度并保持损失函数的尺度不变性,在Io U损失中引入了归一化距离信息作为惩罚项;为了满足训练前期快速收敛和后期高精度要求,在惩罚项中分阶段采用了距离信息的不同范数形式。实验结果表明,改进Io U损失函数在Vis Drone数据集AP50指标和PASCAL VOC数据集m AP指标上达到了34.84%和71.67%的精度,比Io U损失相对提升了4.00%和1.17%,比DIo U回归损失相对提升了1.63%和0.43%,在边框回归任务中取得了更加优越的性能。