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一种用于目标跟踪边界框回归的光滑IoU损失
光滑IoU损失 $\ell_n$-norm损失 边界框回归 目标跟踪
2024/1/17
边界框回归分支是深度目标跟踪器的关键模块,其性能直接影响跟踪器的精度.评价精度的指标之一是交并比(Intersection over union,IoU).基于IoU的损失函数取代了$\ell_n$-norm损失成为目前主流的边界框回归损失函数,然而IoU损失函数存在2个固有缺陷:1)当预测框与真值框不相交时IoU为常量0,无法梯度下降更新边界框的参数;2)在IoU取得最优值时其梯度不存在,边界框...