IoU :使用最广泛的发现框loss。
GIoU:2019年cvprgeneralizedintersectionoverunion : ametricandalossforboundingboxregression
DIoU和CIoU:2020年AAI distance-iou loss : fasterandbetterlearningforboundingboxregression
用一句话概括一下这四种算法的优缺点。 1. IoU算法是应用最广泛的算法，大多数检测算法都使用该算法。
2. GIoU认为在检测框与实际框不重叠的情况下，IoU的loss相同，为了解决检测框与实际框不重叠的问题，在GIoU中追加c检测框。 但是，如果发生包含在检测框和实际框之间的现象，GIoU的效果与IoU loss相同。
3. DIoU考虑GIoU的缺点，增加了c检测框，包括真实框和预测框，但DIoU可以通过计算每个计算的检测框之间的jzdz距离，而不是框之间的交叉点，来解决GIoU包含的问题。
4. CIoU是指在DIoU中追加检测帧比例的loss，并追加长度和宽度的loss，从而使预测帧适合更真实的帧。
这些是我看到的重点，详细情况需要看论文看看效果。