CIoU出自那篇论文
时间: 2025-04-18 15:06:34 浏览: 30
<think>好的,我现在需要回答用户关于CIoU损失函数论文出处的问题。首先,用户提供的引用信息中,引用[2]和[3]都提到CIoU和DIOU来自2020年的同一篇论文。具体来说,引用[2]指出“CIOU Loss和DIOU Loss出自于2020年同一篇文章”,而引用[3]提到“CIoU与DIoU出自同一篇论文”。这些信息已经足够确定论文的大致时间和内容。
接下来,我需要确认具体的论文标题和作者。根据引用[1]提到的论文《Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression》,这可能就是用户所寻找的论文。但需要进一步验证是否该论文确实提出了CIoU损失函数。通常,在目标检测领域,CIoU和DIOU是由同一组作者在2020年发表的论文中提出的,所以很可能这篇论文就是正确的出处。
另外,用户的问题可能希望得到更直接的引用格式,比如APA或其他学术格式。需要确保提供的论文标题和发表年份准确无误。根据引用[2]中的信息,2020年是关键年份,而引用[1]的论文标题与IOU损失函数相关,符合CIoU的主题。因此,可以确定用户需要的答案即该论文。
最后,生成相关问题时要围绕CIoU的应用、比较、优化等方面,确保问题具有相关性,帮助用户进一步探索该主题。</think>CIoU损失函数(Complete Intersection over Union Loss)出自2020年的论文《Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression》。该论文由Zhaohui Zheng等人提出,首次引入了DIoU(Distance-IoU)和CIoU(Complete IoU)损失函数,通过同时考虑边界框的中心点距离、重叠面积和纵横比,优化了目标检测中的边界框回归精度[^2][^3]。
论文引用信息(APA格式)如下:
**Zheng, Z., Wang, P., Liu, W., Li, J., Ye, R., & Ren, D.** (2020). Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression. *Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 34*(07), 12993-13000.**
该论文的主要贡献包括:
1. 提出DIoU Loss,通过最小化预测框与真实框的中心点距离加速收敛;
2. 进一步设计CIoU Loss,引入纵横比一致性约束,提升回归准确性[^3];
3. 在YOLO v3等模型上验证了其有效性。
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