Yolov8损失函数改进：MPDIoU新型边界框相似度度量，效果秒杀GIoU 、 DIoU 、CIoU 、 EIoU等 | ELSEVIER 2023

已于 2023-08-28 16:14:01 修改
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文章标签： 开发语言 YOLO 算法 人工智能 深度学习 目标检测
于 2023-07-29 09:41:13 首次发布
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MPDIoU是一种新型边界框相似度度量，解决了预测框与真实框长宽比相同但尺寸不同的优化问题。在Yolov8中引入MPDIoU损失函数，能提升小目标和遮挡物的检测性能，适用于Yolo系列模型。文章详细介绍了MPDIoU的原理和在Yolov8中的应用，包括修改metrics.py、loss.py和tal.py的步骤。

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💡💡💡本文改进：MPDIoU新型边界框相似度度量，优化当预测框与真实框具有相同的长宽比，但宽度和高度值完全不同时的问题，大多数（GIoU 、 DIoU 、CIoU 、 EIoU）现有的边界框回归损失函数无法优化

MPDIoU |   亲测在多个数据集能够实现涨点，对小目标、遮挡物性能提升也能够助力涨点。

💡💡💡Yolov8魔术师，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络

💡💡💡重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以自己魔改网络，在网络不同位置（Backbone、head、detect、loss等）进行魔改，实现创新！！！

专栏介绍：

✨✨✨原创魔改网络、复现前沿论文，组合优化创新

🚀🚀🚀小目标、遮挡物、难样本性能提升

🍉🍉🍉持续更新中，定期更新不同数据集涨点情况

目录

1.MPDIoU介绍

 2.MPDIou加入Yolov8

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YOLOv8损失函数改进：SlideLoss与FocalLoss的性能提升分析
shrgegrb的博客
04-15 1158
在YOLOv8中，损失函数的设计是多任务学习的核心。分类损失（Classification Loss）：用于目标类别的预测。边界框回归损失（Box Regression Loss）：用于边界框的定位。物体置信度损失（Object Confidence Loss）：用于判断边界框内是否包含目标。这些损失函数共同作用，使得YOLOv8在速度和精度上都达到了一个新的高度。YOLOv8的损失函数改进是其性能提升的重要原因之一。
YOLOv8 损失函数改进：MPDIoU 新型边界框相似度度量
一直在水些技术小文
09-21 1541
在本篇博客中，我们将重点讨论 YOLOv8 中的一个关键改进：MPDIoU（Modified Precision-Defined Intersection over Union）边界框相似度度量，以及如何将其应用于损失函数中，以提高目标检测的准确性。MPDIoU 是 YOLOv8 中的一项重要改进，它提供了更精确的边界框相似度度量，从而提高了目标检测的性能。与传统的 IoU 相比，MPDIoU 更能够准确地反映目标之间的相对位置和大小关系，从而提高了目标检测的准确性。使用 YOLOv8 进行目标检测。
【目标检测】YOLOV8实战入门（五）模型预测
热门推荐
qq_43456016的博客
04-30 2万+
预测模式可以为各种任务生成预测，在使用流模式时返回结果对象列表或结果对象的内存高效生成器。文件加载，用户可以提供图像或视频来执行推理。模型预测输入图像或视频中对象的类别和位置。的流媒体模式应用于长视频或大型预测源，否则结果将在内存中累积并最终导致内存不足错误。函数在图像对象中绘制结果。它绘制在结果对象中找到的所有组件（框、掩码、分类日志等）— 具有用于操作边界框的属性和方法的boxes。— 用于索引掩码或获取段坐标的掩码对象。模式用于在新图像或视频上使用经过训练的。模型进行预测，在此模式下，模型从。
yolov8改进损失函数Wise-IoU（高效涨点且操作简单）
p13672294967的博客
05-15 2万+
yolov8改进损失函数Wise-IoU（高效涨点且操作简单），一种基于动态非单调聚焦机制的边界框损失，map@50从59%提升到了61%，将近提升了2个百分点。
YOLOv8损失函数改进-增加MPDIoU提升边界框回归精度【附代码】
Dora_blank的博客
07-12 1万+
本篇博客我们将详细介绍如何在 YOLOv8项目中增加 MPDIoULoss，包括如何修改配置文件、增加新的损失函数、调整现有的损失计算模块，以及增加训练代码来使用新的损失函数。相信通过这篇博文会使大家更佳熟悉YOLOv8项目的整体结构
YOLOv8改进 | EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocusIoU等二十余种损失函数
Snu77的博客
11-19 1万+
这篇文章介绍了YOLOv8的重大改进，特别是在损失函数方面的创新。它不仅包括了多种IoU损失函数的改进和变体，如SIoU、WIoU、GIoU、DIoU、EIOU、CIoU，还融合了“Focus”思想，创造了一系列新的损失函数。这些组合形式的损失函数超过了二十余种，每种都针对特定的目标检测挑战进行优化。文章会详细探讨这些损失函数如何提高YOLOv8在各种检测任务中的性能，包括提升精度、加快收敛速度和增强模型对复杂场景的适应性。
AI：217-保姆级YOLOv8改进 | 基于新型损失函数的目标检测性能提升研究
一键难忘的博客
08-08 3358
InnerIoU（内部交并比）损失函数考虑了目标框内部的重叠区域，旨在更加精确地评估检测框与真实框之间的重叠程度。本文介绍了四种新型损失函数：InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU和FocusIoU，并详细分析了它们的数学原理和优缺点。通过实验结果验证了这些损失函数的有效性，尤其是FocusIoU在目标检测中表现优越。此外，我们还探讨了数据增强、模型架构优化和正则化手段等提升模型性能的方法，并展望了未来的研究方向。
YOLOv8改进损失函数Wise-IoU：提升目标检测性能的新损失函数
UksApps的博客
09-14 4317
为了进一步提高YOLOv8的性能，研究人员提出了一种改进的损失函数——Wise-IoU，它结合了最新的WIoU（Weighted IoU）损失函数，超越了传统的CIoU（Complete IoU）和SIoU（Smooth IoU）。通过实验验证，Wise-IoU相比传统的CIoU和SIoU损失函数，可以在目标检测任务中取得更好的性能。Wise-IoU不仅考虑了目标之间的相对位置和大小差异，还引入了一种智能权重调整机制，可以自适应地调整权重系数，提高目标检测的灵活性和鲁棒性。希望以上内容对您有所帮助！
Yolov5/Yolov7损失函数改进：SlideLoss，解决简单样本和困难样本之间的不平衡问题
08-22 2070
SlideLoss| 亲测在多个数据集能够实现涨点，对小目标、遮挡物性能提升也能够助力涨点。
Yolov5/Yolov7损失函数改进：MPDIoU新型边界框相似度度量，效果秒杀GIoU 、 DIoU 、CIoU 、 EIoU等 | ELSEVIER 2023
07-29 1416
ELSEVIER 2023 MPDIoU新型边界框相似度度量助力yolov5，适用提升小目标、遮挡物性能提升
YOLOv7损失函数改进：MPDIoU新型边界框相似度度量，效果秒杀GIoU 、 DIoU 、CIoU 、 EIoU等 | ELSEVIER 2023
10-10 681
MPDIoU新型边界框相似度度量，效果优于GIoU 、 DIoU 、CIoU 、 EIoU等
YOLOv10改进：LOSS系列篇 | MPDIoU新型边界框相似度度量 | ELSEVIER 2023
会AI的学姐
06-12 203
MPDIoU新型边界框相似度度量，解决预测框与真实框长宽不一致的问题点。
RT-DETR算法优化改进：Loss改进 | MPDIoU新型边界框相似度度量，效果秒杀GIoU 、 DIoU 、CIoU 、 EIoU等 | ELSEVIER 2023
11-15 1715
MPDIoU新型边界框相似度度量，优化当预测框与真实框具有相同的长宽比，但宽度和高度值完全不同时的问题，大多数（GIoU 、 DIoU 、CIoU 、 EIoU）现有的边界框回归损失函数无法优化
YOLOv8改进策略【损失函数篇】| 通过辅助边界框计算IoU提升检测效果(Inner_GIoU、Inner_DIoU、Inner_CIoU、Inner_EIoU、Inner_SIoU)
Limiiiing的博客
12-12 696
为了弥补现有 IoU 损失在不同检测任务中泛化性弱和收敛速度慢的问题，·Inner-IoU·通过引入比例因子 “ratio” 来控制辅助边界框的尺度大小，利用不同尺度的辅助边界框来计算损失，从而加速边界框回归过程。
YOLOv8改进 | 损失函数篇 | 最新ShapeIoU、InnerShapeIoU损失助力细节涨点
Snu77的博客
01-09 5625
本文给大家带来的改进机制是损失函数的改进机制标题虽然指提到了ShapeIoU和InnnerShapeIoU但是本文的内容包括过去到现在的百分之八十以上的损失函数的实现，同时使用方法非常简单，在本文的末尾还会教大家在改进模型时何时添加损失函数才能达到最好的效果，同时在开始讲解之前推荐一下我的专栏，本专栏的内容支持(分类、检测、分割、追踪、关键点检测),专栏目前为限时折扣，欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家，本文支持的损失函数共有如下图片所示
Yolo v8 改进损失函数：Focal-loss
Phoebee_c的博客
07-26 1万+
param alpha: 阿尔法α,类别权重. 当α是列表时,为各类别权重,当α为常数时,类别权重为[α, 1-α, 1-α, ....],常用于 目标检测算法中抑制背景类 , retainnet中设置为0.25。self.alpha[1:] += (1 - alpha) # α 最终为 [ α, 1-α, 1-α, 1-α, 1-α, ...] size:[num_classes]focal_loss损失函数, -α(1-yi)**γ *ce_loss(xi,yi)
在yolov8中更改损失函数
fool996的博客
02-25 1万+
之后，打开loss.py函数文件，然后 找到 class BboxLoss(nn.Module): 如图所示
YOLOv8模型改进——修改损失函数
最新发布
qq_60131119的博客
03-07 1052
【代码】YOLOv8模型改进——修改损失函数。
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