python - 旋转边界框的联合可微损失的交集
问题描述
我正在尝试在 tensorflow 中编写一个自定义损失函数，它惩罚由 (x,y,a,w,h) 给出的两个旋转（不一定是轴对齐）边界框的 IOU，其中 (x,y) 是中心坐标边界框，'a' 是 0 到 360 度之间的旋转角度。我想用张量流函数来做到这一点，这样我就有一个可微分的损失函数，可以在反向传播中使用。
目前，我知道如何使用 Shapely 轻松找到旋转边界框的 IOU，但我不确定使用 Polygon.intersection 的 shapely 计算是否适用于张量流损失函数。我的问题是：
我可以在自定义张量流损失函数中使用 shapely 来训练边界框回归吗？
如果不是，我将如何使用 TF 计算旋转边界框的 IOU？