目标检测系列：论文阅读——Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression

这也是2019CVPR的一篇论文，斯坦福大学的，针对IoU进行了改善，提出generalized IoU(GIoU)。 IoU是目标检测等任务中必不可少的一部分，通过计算预测box和标签box之间的IoU对目标进行分类，并且通过IoU阈值进行筛选后边框回归，以修正目标位置和形状。泛化一点，IoU可以衡量任意两个区域的形状相似度，对于区域A和B，。 有公式可知，对于任何具体情况，IoU都和区域的大小

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