改进YOLOv7的wiou损失函数：融合最新的Wise-IoU损失函数，提升性能｜超越CIoU、SIoU，助力YOLOv7模型提升准确率

最新推荐文章于 2025-03-24 15:14:43 发布
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文章标签： YOLO 目标跟踪 机器学习 计算机视觉
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本文探讨如何通过改进YOLOv7的损失函数，融合Wise-IoU以超越CIoU和SIoU，提升模型在目标检测任务上的性能。介绍了Wise-IoU的概念及其优势，并提供了源代码示例。

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目标检测是计算机视觉领域的重要任务之一，而YOLOv7作为一种经典的目标检测模型，一直以来都备受关注。然而，为了进一步提升YOLOv7模型的准确率，我们可以通过改进其损失函数来取得更好的性能。本文将介绍一种改进的wiou损失函数，该损失函数融合了最新的Wise-IoU损失函数，能够超越传统的CIoU和SIoU方法，并助力YOLOv7模型实现更高的准确率。

首先，我们需要了解IoU（Intersection over Union）的概念。IoU是目标检测中常用的评估指标，用于衡量预测框和真实框之间的重叠程度。传统的IoU计算方式存在一些问题，例如对于长宽比例差异较大的目标，IoU的计算结果可能不够准确。为了解决这个问题，近年来提出了一系列改进的IoU计算方法，其中包括CIoU（Complete IoU）和SIoU（Smoothed IoU）。

然而，最新的研究表明，Wise-IoU是一种更加准确的IoU计算方法。Wise-IoU考虑了目标框的长宽比例、位置和尺度等因素，能够更好地衡量预测框和真实框之间的相似度。因此，我们可以将Wise-IoU引入到YOLOv7的损失函数中，以提升模型的准确率。

下面是改进的wiou损失函数的源代码示例：

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YOLOV7改进：更换WIOU，实现无损涨点
2201_76125261的博客
10-04 728
边界盒回归(BBR)的损失函数是目标检测的关键。它的良好定义将为模型带来显著的性能改进。现有的大部分工作都假设训练数据中的样例是高质量的，并着重于增强BBR损失的拟合能力。如果盲目地在低质量样本上加强BBR，将会危及本地化性能。Focal-EIoU v1是为了解决这一问题而提出的，但由于其静态调焦机制(FM)，使得非单调调频的潜力没有得到充分发挥。基于这一思想，我们提出了一种基于iou的动态非单调调频损耗，称为Wise-IoU (WIoU)。
YOLOv7改进Wiou损失函数：结合最新的Wise-IoU损失函数，提升目标检测性能
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总结起来，本文介绍了一种改进的Wiou损失函数，通过结合最新的Wise-IoU损失函数和YOLOv7模型，可以显著提升目标检测的性能。通过引入Wise-IoU损失函数，可以有效地解决传统IoU损失函数存在的问题，并提高对小目标和高度压缩边界框的检测能力。为了进一步提升YOLOv7模型的性能，研究人员引入了一种新的损失函数——Wise-IoU，并与YOLOv7相结合，取得了显著的性能提升。这样的改进可以提高模型对小目标和高度压缩的边界框的检测能力，从而在目标检测任务中取得更好的性能。
YOLOv7改进模块和损失函数学习记录
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YOLOv7改进wiou损失函数：创新的Wise-IoU损失函数提升目标检测性能
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目标检测一直是计算机视觉领域的热门研究方向之一。为了提高目标检测模型的准确性和鲁棒性，研究人员不断探索新的损失函数和训练方法。在这篇文章中，我们将介绍一种基于最新的Wise-IoU损失函数的改进版本，它在YOLOv7模型上取得了显著的性能提升。
YOLOv7改进损失函数系列：多种类Loss的最新结合
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然而，为了进一步提升YOLOv7的性能，研究人员提出了一系列改进的损失函数，包括PolyLoss、VarifocalLoss、GFL、QualityFLoss和FL等。这些新的损失函数考虑了不同的因素，并通过组合使用它们来改善目标检测的准确性和鲁棒性。综上所述，我们介绍了YOLOv7改进损失函数的系列方法，包括PolyLoss、VarifocalLoss、GFL、QualityFLoss和FL。这些改进的损失函数通过考虑目标的形状信息、样本难易程度和质量信息等因素，能够更好地适应目标检测任务中的各种情况。
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Yolov7提出的损失函数是GIoU(Generalized Intersection over Union)，能在更广义的层面上计算IoU(Intersection over Union)，但是当两个预测框完全重合时，不能反映出实际情况，此时GIoU就要退化为IoU，并且GIoU对每个预测框与真实框均要计算最小外接框，故损失函数计算及收敛速度受到限制。WIoU v3作为边界框回归损失，包含一种动态非单调机制，并设计了一种合理的梯度增益分配，该策略减少了极端样本中出现的大梯度或有害梯度。
YOLOv7性能提升：使用Wise-IoU损失函数
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在YOLOv7的基础上，我们探索了更好的损失函数，即Wise-IoU损失函数，提升了模型的性能。在本文中，我们介绍了一种新型的损失函数——Wise-IoU，并在YOLOv7的基础上进行了优化，提升了模型的性能。我们也分享了使用Wise-IoU损失函数的源代码，希望对使用YOLOv7进行目标检测的开发者有所帮助。实验结果表明，使用Wise-IoU损失函数后的YOLOv7模型在目标检测中具有更高的精度和更快的速度。相较于其他常见的损失函数，如CIoU和GIoU，Wise-IoU在性能上占据了领先的地位。
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1、打开utils->general.py，找到bbox_iou（），345行左右，将下面的与源码进行替换。2、打开loss.py，找到ComputeLoss（）里的__call__函数，注意上面的框，添加下面的框。wiou有三个版本，可以替换，看看哪一个提点多。3、使用，替换CIOU。
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### YOLOv8 中改进损失函数 Wise-IOU 的实现方法 #### 1. Wise-IoU 概述 Wise-IoU 是一种新型的边界框损失函数，旨在通过引入动态非单调聚焦机制来改善目标检测中的定位精度。相比传统的 IoU 变体如 CIoU 和 SIoU，Wise-IoU 能够更好地处理不同尺度的目标，并显著提高小目标检测的效果[^2]。 #### 2. Wise-IoU 版本解析 Wise-IoU 存在多个版本，具体如下： - **Wise-IoU v1**: 初步实现了基于距离加权的交并比计算方式。 - **Wise-IoU v2**: 引入了自适应权重调整策略，使得模型能够根据不同场景自动调节参数。 - **Wise-IoU v3**: 结合注意力机制进一步增强了对复杂背景下的鲁棒性[^3]。 #### 3. 在 YOLOv8 中集成 Wise-IoU 为了将 Wise-IoU 集成到 YOLOv8 中，需按照以下步骤操作： ##### 修改 `bbox_iou` 函数 首先需要重定义原有的 `bbox_iou` 函数以支持新的 IoU 计算逻辑。以下是 Python 实现示例： ```python def bbox_iou(box1, box2, x1y1x2y2=True, GIoU=False, DIoU=False, CIoU=False, WIoU=True): """ Calculate the Intersection over Union (IoU) between two bounding boxes. Args: ... WIoU (bool): Whether to use Wise-IoU loss function Returns: iou value or wise-iou value based on input parameters """ if WIoU: # Implementing specific logic for Wise-IoU here... pass # Original implementation remains unchanged when not using WIoU ... ``` ##### 更新 `_call_` 方法内的 IoU 计算部分 接着要确保每次调用 IoU 时都能正确识别是否启用 Wise-IoU 并执行相应分支路径： ```python class ComputeLoss(nn.Module): def __init__(self, model, autobalance=False): super().__init__() self.sort_obj_iou = False ... def forward(self, pred, targets): device = targets.device lcls, lbox, lobj = torch.zeros(1, device=device), torch.zeros(1, device=device), torch.zeros(1, device=device) # ... other codes remain same until reaching IOU calculation part... if compute_loss.WIou: tbox = targets[:, 2:6].to(device) * whwh_gain anchors = anchor_wh.to(device).unsqueeze(dim=0) giou = bbox_iou(pred[..., :4], tbox, x1y1x2y2=False, WIoU=True)[..., None] # Apply weights from attention mechanism as described in paper att_weights = get_attention_weights(pred, target_boxes=tbox) weighted_giou = giou * att_weights lbox += ((weighted_giou - 1.0)**2).mean() # Use squared difference instead of direct subtraction else: # Standard GIoU/CIoU computation continues normally without changes ... ``` #### 4. 测试与验证 完成上述修改后，可以通过标准的数据集进行训练和评估，观察 Wise-IoU 对整体性能的影响。特别注意对比之前使用的传统 IoU 类型的结果差异，记录下任何可能存在的优势或劣势[^4]。
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