转载自大白老师深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4&Yolov5核心基础知识完整讲解
由于文章过长，故特意截取，以便查阅：

目标检测任务的损失函数一般由Classificition Loss（分类损失函数）和Bounding Box Regeression Loss（回归损失函数）两部分构成。

Bounding Box Regeression的Loss近些年的发展过程是：Smooth L1 Loss-> IoU Loss（2016）-> GIoU Loss（2019）-> DIoU Loss（2020）->CIoU Loss（2020）

我们从最常用的IOU_Loss开始，进行对比拆解分析，看下Yolov4为啥要选择CIOU_Loss。

a.IOU_Loss

可以看到IOU的loss其实很简单，主要是交集/并集，但其实也存在两个问题。

问题1：即状态1的情况，当预测框和目标框不相交时，IOU=0，无法反应两个框距离的远近，此时损失函数不可导，IOU_Loss无法优化两个框不相交的情况。

问题2：即状态2和状态3的情况，当两个预测框大小相同，两个IOU也相同，IOU_Loss无法区分两者相交情况的不同。

因此2019年出现了GIOU_Loss来进行改进。

b.GIOU_Loss

可以看到右图GIOU_Loss中，增加了相交尺度的衡量方式，缓解了单纯IOU_Loss时的尴尬。

但为什么仅仅说缓解呢？

因为还存在一种不足：

问题： 加粗样式状态1、2、3都是预测框在目标框内部且预测框大小一致的情况，这时预测框和目标框的差集都是相同的，因此这三种状态的GIOU值也都是相同的，这时GIOU退化成了IOU，无法区分相对位置关系。
基于这个问题，2020年的AAAI又提出了DIOU_Loss。

c.DIOU_Loss

好的目标框回归函数应该考虑三个重要几何因素：重叠面积、中心点距离，长宽比。

针对IOU和GIOU存在的问题，作者从两个方面进行考虑

一：如何最小化预测框和目标框之间的归一化距离？
二：如何在预测框和目标框重叠时，回归的更准确？

针对第一个问题，提出了DIOU_Loss（Distance_IOU_Loss）

DIOU_Loss考虑了重叠面积和中心点距离，当目标框包裹预测框的时候，直接度量2个框的距离，因此DIOU_Loss收敛的更快。

但就像前面好的目标框回归函数所说的，没有考虑到长宽比。

比如上面三种情况，目标框包裹预测框，本来DIOU_Loss可以起作用。

但预测框的中心点的位置都是一样的，因此按照DIOU_Loss的计算公式，三者的值都是相同的。

针对这个问题，又提出了CIOU_Loss，不对不说，科学总是在解决问题中，不断进步！！

d.CIOU_Loss

CIOU_Loss和DIOU_Loss前面的公式都是一样的，不过在此基础上还增加了一个影响因子，将预测框和目标框的长宽比都考虑了进去。

其中v是衡量长宽比一致性的参数，我们也可以定义为：

这样CIOU_Loss就将目标框回归函数应该考虑三个重要几何因素：重叠面积、中心点距离，长宽比全都考虑进去了。

再来综合的看下各个Loss函数的不同点：

IOU_Loss：主要考虑检测框和目标框重叠面积。

GIOU_Loss：在IOU的基础上，解决边界框不重合时的问题。

DIOU_Loss：在IOU和GIOU的基础上，考虑边界框中心点距离的信息。

CIOU_Loss：在DIOU的基础上，考虑边界框宽高比的尺度信息。

Yolov4中采用了CIOU_Loss的回归方式，使得预测框回归的速度和精度更高一些。