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优点：尺度不变性、非负性、三角不等性
缺点：目标不重叠时都为0，不能反映距离；不能体现非重叠部分
Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1902.09630.pdf
公式如下：
优点：IoU的优点、考虑到了非重叠部分
缺点：不稳定、收敛慢
Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1911.08287.pdf
方法：在IoU上增加中心点距离惩罚项
公式如下：
IoU vs GIoU vs DIoU
优点：GIoU的优点、稳定收敛快
缺点：没有考虑长宽比
与DIoU出自同一篇论文,CIoU考虑预测边框与GT边框长宽比的一致性
