yolo loss (IoU)

Yolov5 에서 loss 는 IoU (Intersection over Union) 의 준말이며, label box 와 detection box 의 전체 section 을 겹친 부분의 section 으로 나누면 된다.

 

IoU 에 대한 설명, A 가 label box 이고 B 가 detection box 이다.

 

위 그림에서 A 와 B 가 많이 겹치면 겹칠수록 IoU 의 값은 점점 1에 가까워진다. 이것에 기인하여 IoU의 값을 1에서 빼내어 loss 를 산출한다.

 

 

그러나 위에서 보듯이 한가지 문제점이 발생하는데, loss 가 1 이 되는 경우를 살펴보면 B 가 A 에 최대한 가깝지만 하나도 겹쳐지지 않은 경우와 B 가 A 에 멀리 떨어져있는 경우에는 그 값이 전부 같아 제대로 loss 값을 줄일 수 없다.

 

이 경우를 막기 위해서 GIoU (Generalized Intersection over Union) 이란 것을 만들었는데, 이는 label box 와 detection box 가 가장 가까우면서도 하나도 겹쳐지지 않은 범위를 산출해내어 detection box 의 범위를 한정짓는 방법이다.

 

이 방법을 이용하면 단순 IoU 에서 발생하는 문제를 막을 수 있다.