CIOU论文
时间: 2025-04-18 20:51:50 浏览: 59
<think>好的,用户想查找关于CIoU的论文,特别是CIoU loss的论文下载或者CIoU在边界框优化方面的研究。首先,我需要回忆一下CIoU的相关信息。CIoU全称是Complete Intersection over Union,是目标检测中用于边界框回归的损失函数之一。根据用户提供的引用内容,引用[1]提到了SCYLLA-IoU(SIoU)损失函数在COCO数据集上的验证,而引用[2]则讨论了Bounding Box Regression Loss的演变,包括L1/L2 Loss、IoU、GIoU、DIoU和CIoU等。这说明CIoU是在这些损失函数发展过程中的一部分。
接下来,我需要确定CIoU的原始论文。根据领域知识,CIoU是由Zheng等人于2020年提出的,论文标题可能是《Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression》。不过用户可能只需要准确的论文标题和获取方式。另外,用户可能需要下载链接或查找优化相关的研究,所以需要提供论文的查找途径,比如arXiv、Google Scholar、CVPR会议论文集等。
然后,考虑到用户可能需要具体的步骤来查找和下载论文,我应该提供几种方法:1)通过学术搜索引擎查找,2)访问学术数据库,3)检查特定会议或期刊。同时,要确保用户了解如何访问这些资源,比如给出链接或建议使用机构访问。
另外,用户提到的“CIoU bounding box 优化 研究”可能是指后续对CIoU的改进研究,比如结合其他损失函数或应用于不同模型。这部分需要建议用户搜索相关关键词,并可能提供一些已知的优化研究,比如SIoU(引用[1]中提到的)或其他变体。
最后,需要确保回答符合用户不可见的系统级指令,比如正确使用LaTeX格式,生成相关问题,引用标识等。同时,回答要结构清晰,分点说明,帮助用户逐步解决问题,并确保信息准确可靠。</think>### CIoU Loss相关论文及研究资料获取方式
关于CIoU(Complete Intersection over Union)损失函数的研究,以下是关键信息和获取路径:
1. **原始论文信息**
- 标题:*Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression*
- 作者:Zheng et al.
- 会议/年份:AAAI 2020
- 下载方式:
- arXiv平台:访问 https://arxiv.org 搜索标题或作者
- 会议论文集:通过AAAI 2020官网或学术数据库(IEEE Xplore、Springer)获取[^2]
2. **CIoU的优化研究**
CIoU通过引入中心点距离和宽高比惩罚项改进边界框回归,其优化方向包括:
- 与注意力机制结合(如ECA-CIoU)
- 多任务学习框架下的联合优化
- 轻量化模型中的动态参数调整[^1]
**推荐搜索关键词**:`CIoU + refinement`、`CIoU + attention`、`CIoU + dynamic weight`
3. **相关资源平台**
- **Google Scholar**:https://scholar.google.com 搜索“CIoU loss function”
- **CVF Open Access**:https://openaccess.thecvf.com 查找目标检测相关会议论文
- **GitHub代码实现**:搜索开源项目如YOLOv4/v5的损失函数模块
```python
# CIoU损失函数示例代码(PyTorch伪代码)
def CIoU_loss(box1, box2):
# 计算中心点距离
rho2 = (center_distance_x + center_distance_y)**2
# 计算宽高比惩罚项
v = (4/(math.pi**2)) * torch.pow(arctan(width_ratio) - arctan(height_ratio), 2)
# 综合IoU、距离、宽高比
return 1 - IoU + rho2/(c2) + alpha*v
```
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