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UnitBox论文笔记（IOUloss）

2023-10-26

UnitBox: An Advanced Object Detection Network
代码在mmdetection中有实现

Motivation

现有的deep CNN方法假设对象界限为四个自变量，分别通过l2损失进行回归。这种过于简化的假设与广为接受的观察结果相反，即这些变量是相互关联的，从而导致定位不准确（什么是广为接受的观察），提出用IOU损失来代替L2损失进行回归

关于其他论文的一些观点

fasterrcnn对于小目标检测下偶偶不好，因为锚框的尺度和比例是预设的，对目标的形状变换适应力不高。DenseBox是优化点到四条边的距离，用l2损失
在这里插入图片描述
如上图，直观地来看这四个变量应该是相关的，应该联合起来回归。并且Densebox需要图片金字塔才能检测，速度慢。

IoU损失

迫使gt和预测框有最大的IOU
对每个像素点预测这些变量
在这里插入图片描述

l2损失的缺点

1.是在优化四个独立的变量，没有利用四个变量的相关性
2.在给定两个像素的情况下，其中一个落入大的gt中，另一个落入小的gt中，前者会有更大的损失。l2的性质（用smoothl1就可以解决）

iou损失forward过程

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
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表示当前位置落入了gt范围中
就是求相交面积
在这里插入图片描述
跟iou求法相似，很好理解。
利用了四个变量的相关性，同时不论bbox的尺度大小，输出的iou损失总是在0-1之间。

反传推导

在这里插入图片描述
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可以看到惩罚来自两个部分，一个是预测框四个变量占了反传梯度的一定比例，另外还有对于gt和预测框相交区域I进行了惩罚。为了减小IOU损失，公式7会尽可能的去增大相交面积，同时预测更小的box。

UNITBOX NETWORK

在这里插入图片描述
结构已经十分过时，不在讨论。

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论文笔记

IOU损失

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