本文深入探讨YOLOv目标检测算法中的四种关键损失函数：SIoU、EIoU、WIoU和Focal_xIoU。这些损失函数分别通过结构化约束、参数调整、权重分配和Focal Loss集成，提升目标框匹配精度、解决类别不平衡问题和优化难分类样本权重。
引言：
YOLOv是一种常用的目标检测算法，其性能的关键之一是损失函数的设计。在YOLOv中，常用的损失函数包括SIoU（Structured Intersection over Union）、EIoU（Enhanced Intersection over Union）、WIoU（Weighted Intersection over Union）和Focal_xIoU（Focal Intersection over Union）。本文将详细讨论这些损失函数的原理，并提供相应的源代码实现。
- SIoU（Structured Intersection over Union）
SIoU是一种基于IoU的损失函数，旨在更好地衡量目标框之间的相似度。它通过使用目标框的位置和尺度信息来计算IoU，并引入了一个结构化约束项，以提高检测结果的精度。
def compute_SIoU(box1, box2):
xA = max
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
