diou ciou torch

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风吹稻花香 发表于 2021/06/06 00:42:55 2021/06/06
【摘要】 diou比ciou要小,比iou的值也小,训练时候用比较好。 测试时还是iou比较好,训练时giou比较好 import mathimport torch def bbox_iou(box1, box2, x1y1x2y2=True, GIoU=False, DIoU=False, CIoU=False): # Returns the IoU of box1 to bo...

diou比ciou要小,比iou的值也小,训练时候用比较好。

测试时还是iou比较好,训练时giou比较好


  
  1. import math
  2. import torch
  3. def bbox_iou(box1, box2, x1y1x2y2=True, GIoU=False, DIoU=False, CIoU=False):
  4. # Returns the IoU of box1 to box2. box1 is 4, box2 is nx4
  5. box2 = box2.t()
  6. # Get the coordinates of bounding boxes
  7. if x1y1x2y2: # x1, y1, x2, y2 = box1
  8. b1_x1, b1_y1, b1_x2, b1_y2 = box1[:, 0], box1[:, 1], box1[:, 2], box1[:, 3]
  9. b2_x1, b2_y1, b2_x2, b2_y2 = box2[:, 0], box2[:, 1], box2[:, 2], box2[:, 3]
  10. else: # x, y, w, h = box1
  11. b1_x1, b1_x2 = box1[:, 0] - box1[:, 2] / 2, box1[:, 0] + box1[:, 2] / 2
  12. b1_y1, b1_y2 = box1[:, 1] - box1[:, 3] / 2, box1[:, 1] + box1[:, 3] / 2
  13. b2_x1, b2_x2 = box2[:, 0] - box2[:, 2] / 2, box2[:, 0] + box2[:, 2] / 2
  14. b2_y1, b2_y2 = box2[:, 1] - box2[:, 3] / 2, box2[:, 1] + box2[:, 3] / 2
  15. # I

文章来源: blog.csdn.net,作者:网奇,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:blog.csdn.net/jacke121/article/details/103705921

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