遮挡损失函数repulsion loss代码

遮挡损失函数（repulsion loss）是一种用于目标检测任务中的损失函数，主要用于解决目标之间的遮挡关系。该损失函数的代码实现如下：

import torch

def repulsion_loss(pred_boxes, target_boxes, repulsion_threshold):
    '''
    遮挡损失函数（repulsion loss）的计算方法
    
    参数：
    - pred_boxes: 预测的边界框，形状为[N, 4]，N表示边界框的个数，每个边界框包含了(xmin, ymin, xmax, ymax)四个坐标
    - target_boxes: 真实的边界框，形状为[N, 4]
    - repulsion_threshold: 遮挡阈值，表示当两个边界框之间的IOU大于该值时，认为存在遮挡关系
    
    返回值：
    - loss: 遮挡损失
    '''
    
    num_boxes = pred_boxes.size(0)
    loss = 0.0
    
    # 计算边界框之间的IOU矩阵
    iou = get_iou(pred_boxes, target_boxes)
    
    # 遍历所有预测边界框
    for i in range(num_boxes):
        # 找到与当前预测框IOU大于阈值的真实框
        mask = iou[i] > repulsion_threshold
        num_repulsions = torch.sum(mask)
        
        if num_repulsions == 0:
            # 如果不存在遮挡，损失值为0
            continue
        
        # 计算遮挡损失
        repulsion_loss = torch.sum(iou[i][mask])
        loss += repulsion_loss / num_repulsions
    
    return loss

上述代码首先定义了一个名为`repulsion_loss`的函数，该函数接受预测框、真实框和遮挡阈值作为输入，并返回计算得到的遮挡损失。

函数中首先获取预测框的数量，并定义一个变量`loss`用于保存遮挡损失的累加值。

接下来，利用辅助函数`get_iou`计算预测框和真实框之间的IOU（交并比）矩阵。

然后，遍历所有预测框，对于每个框，找到与之IOU大于阈值的真实框，即存在遮挡关系的真实框。如果不存在遮挡，损失值为0，继续遍历下一个框。

如果存在遮挡关系的真实框，计算遮挡损失，即将这些真实框与当前预测框之间的IOU值累加得到。最后，将遮挡损失除以遮挡框的数量，得到一个平均的遮挡损失值。

最后，返回计算得到的遮挡损失。

这就是遮挡损失函数的代码实现。