겹침만 보는 지표
IoU는 두 상자의 교집합 넓이를 합집합 넓이로 나눈 값이다. 겹치지 않는 두 상자는 거리에 차이가 있어도 모두 0이 되어 위치 학습에 필요한 차이를 표현하지 못한다.
감싸는 영역의 반영
축에 정렬된 상자를 비교할 때 두 상자를 모두 감싸는 최소 경계 상자를 구한다. 그 안에서 두 상자의 합집합이 차지하지 않는 영역의 비율을 IoU에서 뺀다.
손실로 활용하기
GIoU 손실은 1에서 GIoU를 뺀 값으로 구성한다. 겹침이 없는 예측에도 공간적 정보를 반영해 경계 상자의 위치를 조정하는 학습에 활용한다.
평가와 학습의 연결
연구는 좌표 거리 손실을 줄이는 목표와 겹침 점수를 높이는 목표 사이의 차이를 다뤘다. PASCAL VOC와 MS COCO에서 GIoU를 손실로 적용한 검출기를 비교했다.
관련 문서
DIoU / Repulsion Loss / Soft-NMS / Adaptive NMS / LVIS / Open Images V4