yolov8的iou计算
时间: 2025-01-07 08:12:48 浏览: 111
### YOLOv8中的IOU计算
在YOLOv8中,默认使用的交并比(Intersection Over Union, IOU)计算方法是CIoU。CIoU不仅考虑了两个边界框重叠区域的比例,还加入了中心点距离和长宽比例的因素来提高定位精度[^3]。
对于具体的实现细节,在源码里定义了一个`compute_iou`函数负责处理这一逻辑:
```python
def compute_iou(pred_boxes, target_boxes):
"""
计算预测框与目标框间的 CIoU
参数:
pred_boxes (Tensor): 预测边框坐标[N, 4]
target_boxes (Tensor): 实际边框坐标[N, 4]
返回值:
Tensor: N个样本对应的 CIoU 值
"""
# 获取边框参数
b1_x1, b1_y1, b1_x2, b1_y2 = torch.chunk(pred_boxes, chunks=4, dim=-1)
b2_x1, b2_y1, b2_x2, b2_y2 = torch.chunk(target_boxes, chunks=4, dim=-1)
# 计算面积
w1, h1 = b1_x2 - b1_x1, b1_y2 - b1_y1 + 1e-16
w2, h2 = b2_x2 - b2_x1, b2_y2 - b2_y1 + 1e-16
iou = get_iou(b1_x1, b1_y1, b1_x2, b1_y2,
b2_x1, b2_y1, b2_x2, b2_y2)
c_w = torch.max(b1_x2, b2_x2) - torch.min(b1_x1, b2_x1)
c_h = torch.max(b1_y2, b2_y2) - torch.min(b1_y1, b2_y1)
outer_diagonal_distance_squared = c_w ** 2 + c_h ** 2 + 1e-7
center_distance_squared = ((b2_x1 + b2_x2 - b1_x1 - b1_x2)**2 +
(b2_y1 + b2_y2 - b1_y1 - b1_y2)**2) / 4
u = center_distance_squared / outer_diagonal_distance_squared
v = 4 * ((torch.atan(w2/h2)-torch.atan(w1/h1))**2)/(math.pi**2)
S = 1-iou
alpha = v/(S+v+1e-7)
ciou_loss = iou-(u+(alpha*v))
return ciou_loss
```
此代码片段展示了如何基于给定的预测框和实际框位置信息来计算它们之间的CIoU损失。值得注意的是,除了基本的相交面积外,这里还包括了额外项用来衡量两矩形中心点间相对位移以及形状差异的影响,从而使得模型能够更好地学习到更精确的目标位置特征。
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