RT-DETR默认损失函数
时间: 2025-05-03 18:43:07 浏览: 38
### RT-DETR 的默认损失函数
RT-DETR 是一种基于 Transformer 的目标检测框架,在其原始实现中,默认采用的是 **Box IoU (Intersection over Union)** 类型的损失函数作为边界框回归的目标优化指标。然而,具体到其实现细节上,官方代码并未明确指定某一种特定形式的 IoU 损失函数(如 GIoU 或 CIoU),而是更倾向于使用基础版本的 IoU 损失来衡量预测框与真实框之间的匹配程度[^1]。
尽管如此,在后续的研究工作中提到过对 RT-DETR 进行改进时引入了 **DIoU (Distance-IoU)** 损失函数作为一种替代方案,这表明原生模型可能并没有直接依赖于 DIoU 而是采用了更为传统的 IoU 形式[^2]。因此可以推测,RT-DETR 默认情况下所使用的损失函数应为基础版 Box IoU 损失或者类似的简单几何误差度量方法。
以下是有关如何计算基本 IoU 损失的一个 Python 实现示例:
```python
def iou_loss(pred_boxes, target_boxes):
"""
计算两个矩形框之间交并比(IOU)损失
参数:
pred_boxes: 预测框张量形状为[N, 4], 坐标格式[xmin,ymin,xmax,ymax].
target_boxes: 真实标签框张量同样大小[N, 4].
返回值:
平均IOU损失.
"""
# 获取坐标范围
xmin_pred, ymin_pred, xmax_pred, ymax_pred = torch.split(pred_boxes, split_size_or_sections=1, dim=-1)
xmin_gt ,ymin_gt ,xmax_gt ,ymax_gt = torch.split(target_boxes,split_size_or_sections=1,dim=-1)
# 计算重叠区域面积
inter_xmin = torch.max(xmin_pred, xmin_gt )
inter_ymin = torch.max(ymin_pred, ymin_gt )
inter_xmax = torch.min(xmax_pred, xmax_gt )
inter_ymax = torch.min(ymax_pred, ymax_gt )
inter_area = torch.clamp((inter_xmax - inter_xmin), min=0.) * \
torch.clamp((inter_ymax - inter_ymin), min=0.)
# 单独求取各自总面积
area_a = (xmax_pred - xmin_pred )*(ymax_pred-ymin_pred )
area_b = (xmax_gt-xmin_gt)*(ymax_gt-ymin_gt)
union_area = area_a + area_b - inter_area
eps = 1e-7
ious = inter_area / (union_area + eps)
loss = 1. - ious.mean()
return loss
```
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