提高准确度的技巧：IOU改进方法探究——Yolov8引入WIoU，SIoU，EIoU，α-IoU

最新推荐文章于 2024-10-05 17:24:51 发布

LgvrApplescript

最新推荐文章于 2024-10-05 17:24:51 发布

阅读量1.4k

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： YOLO 计算机视觉人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LgvrApplescript/article/details/133061105

计算机视觉专栏收录该内容

83 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了Yolov8在物体检测中为提高准确度引入的改进IoU方法，包括WIoU（考虑物体重要性），SIoU（适应尺度变化），EIoU（利用嵌入特征）和α-IoU（考虑形状信息）。这些方法旨在解决传统IoU的局限性，提升物体检测的精度。

目前，在计算机视觉领域，物体检测是一个重要的任务。其中，Intersection over Union（IoU）是一种常用的评估指标，用于衡量预测框和真实标签框之间的重叠程度。然而，传统的IoU存在一些局限性，例如对于不同尺寸、形状的物体可能不够准确。为了解决这些问题，Yolov8引入了一系列改进的IoU计算方法，包括WIoU，SIoU，EIoU和α-IoU。本文将详细介绍这些改进方法，并提供相应的源代码。

Weighted IoU（WIoU）
WIoU是一种基于权重的IoU计算方法，通过引入权重因子来调整预测框和真实标签框之间的交集与并集的权重。相较于传统的IoU，WIoU在计算交并比时考虑了物体的重要性和难易程度，从而提高了准确度。下面是计算WIoU的示例代码：

def calculate_WIoU(pred_box, true_box, weight):
    intersection = calculate_intersec

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

LgvrApplescript

关注关注

0
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

YOLOv8 损失函数详解：SIoU、EIoU、WIoU和Focal_xIoU全面解析

走向CTO的路上...

05-19

3930

YOLOv8作为目前最流行的目标检测算法之一，其卓越的性能离不开精心设计的损失函数。除了传统的IoU（Intersection over Union）损失之外，YOLOv8还支持多种改进型损失函数，例如SIoU（Structure-based Intersection over Union）、EIoU（Enhanced Intersection over Union）、WIoU（Weighted Intersection over Union）和Focal_xIoU等。

YOLOv5改进：引入WiseIOU，提升计算机视觉准确性

LmtTransforms的博客

09-17

529

在实际应用中，WiseIOU可以与其他常用的损失函数相结合，形成综合的目标检测算法。传统的IoU计算方式是简单地将两个框的重叠面积除以它们的并集面积，得到一个0到1之间的值。在本文中，我们将探讨一种改进的YOLOv5版本，它引入了一种名为WiseIOU的方法，用于进一步提升目标检测的准确性。其中，除了WiseIOU损失外，还可以包括其他常用的损失计算，如分类损失和边界框回归损失。计算过程中，首先计算预测框和真实框的交集和并集面积，然后将交集面积除以并集面积，并乘以权重，得到最终的WiseIOU得分。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

涨点技巧：IOU篇---Yolov8引入WIoU，SIoU，EIoU，α-IoU，不同数据集验证能涨点

①答疑群聊服务；②YOLO大模型知识问答系统；③计算机视觉论文生成智能体；

04-17

5821

IOU篇---Yolov8代替默认的CIOU,引入WIoU，SIoU，EIoU，α-IoU，不同数据集验证能涨点

yolov8改进损失函数Wise-IoU（高效涨点且操作简单）

热门推荐

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改进-添加EIOU,SIOU,AlphaIOU,FocalEIOU,WIOU.

qq_69854365的博客

08-17

7646

本文介绍的是在yolov8模型上修改成其他的IOU包括EIOU,SIOU,AlphaIOU,FocalEIOU,WIOU.各种IOU需要自己测试才知道效果。

YOLOv8改进：IOU创新篇 | 引入MPDIou、WIoU、SIoU、EIoU、α-IoU，在不同场景实现涨点

会AI的学姐

11-05

1768

IOU创新篇 | 引入MPDIou、WIoU、SIoU、EIoU、α-IoU，在不同场景实现涨点

深度学习目标检测的涨点技巧：探索Yolov8引入的WIoU、SIoU、EIoU、α-IoU

一直在水些技术小文

11-10

946

Yolov8是YOLO（You Only Look Once）目标检测算法系列的最新版本，以其高效的检测速度和优秀的性能在学术界和工业界广受好评。它采用单一神经网络同时进行目标检测和分类，相较于传统的两阶段目标检测算法，大幅提高了实时性。

Yolov8改进WIoU，SIoU，EIoU，α-IoU

qq_53545309的博客

10-05

1086

IoU的计算公式为： IoU=交集面积并集面积IoU=并集面积交集面积其中，交集面积是指预测框和真实框重叠的区域，而并集面积是指预测框和真实框覆盖的所有区域的总和。由于其聚焦机制是静态的，并未充分挖掘非单调聚焦机制的潜能。基于这个观点，我们提出了动态非单调的聚焦机制，设计了。动态非单调聚焦机制使用“离群度”替代 IoU 对锚框进行质量评估，并提供了明智的梯度增益分配策略。该策略在降低高质量锚框的竞争力的同时，也减小了低质量示例产生的有害梯度。

涨点技巧：IOU篇---Yolov5/Yolov7引入WIoU，SIoU，EIoU，α-IoU

①答疑群聊服务；②YOLO大模型知识问答系统；③计算机视觉论文生成智能体；

04-17

2869

IOU篇---Yolov5/Yolov7引入WIoU，SIoU，EIoU，α-IoU ，在多个数据集下验证相比较于YoloV5默认的CIOU确实能够涨点。

YoloV8改进策略：将CIoU替换成Wise-IoU，幸福涨点，值得拥有，还支持EIoU、GIoU、DIoU、SIoU无缝替换

08-04

本篇文章将重点探讨YOLOv8的一个重要改进策略——将原来的Intersection over Union (IoU)度量标准CIoU替换为Wise-IoU，并讨论这种改进如何提高模型性能，同时支持其他IoU变体如EIoU、GIoU、DIoU和SIoU的无缝切换。...

yolov8改进-添加EIOU,SIOU,AlphaIOU,FocalEIOU,WIOU.

weixin_42875510的博客

09-21

550

参考：YOLOV8改进-添加EIOU,SIOU,AlphaIOU,FocalEIOU,WIOU._森爱。的博客-优快云博客

YOLOv8改进--添加WIOU损失函数

qq_46542320的博客

12-18

7323

【代码】YOLOv8改进--添加WIOU损失函数。

Yolov8多头检测头优化微小目标检测精度的技巧

LgvrApplescript的博客

09-20

1527

通过添加多个检测头，每个专门处理不同尺寸的微小目标，我们可以更好地捕捉微小目标的特征并提高检测的准确性。需要注意的是，以上示例代码仅为演示多头检测头的概念，实际使用时，还需要配合相关的数据预处理、损失函数以及训练和推理过程的实现。通过使用多头检测头，我们可以更好地适应微小目标的检测任务，并提高Yolov8在小目标上的精度。读者可以根据实际需求和数据集的特点，调整多头检测头的数量和结构，以获得最佳的检测结果。的多头检测头，它接受Yolov8主干网络的特征图作为输入，并输出微小目标的类别和位置信息。

Yolov8自带IOU方法对接(WIoU，α-IoU，SIoU，EIoU)

牛肉胡辣汤

11-22

1811

YOLOv8自带了多种改进的IOU方法，包括WIoU、α-IoU、SIoU和EIoU等。这些IOU方法通过引入不同的调整和权重机制，提高了目标检测算法的准确性和鲁棒性。在实际应用中，选择合适的IOU方法可以根据不同的数据集和任务需求进行调整，以获得更好的目标检测性能。希望本文对YOLOv8自带的IOU方法有所帮助，并为读者理解目标检测算法的改进提供了参考。当结合实际应用场景时，可以使用以下示例代码来演示在目标检测任务中使用YOLOv8自带的IOU方法。# 计算传统IOUreturn iou。

基于Yolov8的道路缺陷检测，加入MobileViTAttention、PConv、WIOU 、DCNV2提升检测精度

①答疑群聊服务；②YOLO大模型知识问答系统；③计算机视觉论文生成智能体；

05-17

3636

加入PConv、WIOU、DCNV2、MobileViTAttention提升crack yolov8检测精度

YOLOV8改进-添加EIOU,SIOU,AlphaIOU,FocalEIOU.

qq_69854365的博客

08-16

1830

将原代码替换为其他计算的方法。

改进YOLO系列：通过增加小目标检测模块提升YOLOv8的小目标检测效果

ByteLegend的博客

09-11

2381

然而，YOLO算法在小目标检测方面可能存在一些挑战，因为较小的目标在图像中往往具有较低的分辨率和更少的上下文信息。为了解决这个问题，我们可以通过增加小目标检测层来改进YOLOv8，从而提高其对小目标的检测效果。这个改进可以提高模型对小目标的准确性和召回率，从而在实际应用中更好地应对小目标的检测任务。最后，我们可以使用训练好的模型进行小目标检测。你可以将待检测的图像输入到模型中，并根据模型输出的结果进行后续的处理和分析。这里我们省略了训练和数据加载的代码，你可以根据自己的数据集和需求进行相应的修改。

Yolov8涨点神器：ODConv+ConvNeXt提升小目标检测能力

①答疑群聊服务；②YOLO大模型知识问答系统；③计算机视觉论文生成智能体；

05-31

4672

涨点神器结合，助力YOLOv8：ICLR 2022涨点神器——即插即用的动态卷积ODConv 论文：Omni-Dimensional Dynamic Convolution

YOLOv8改进 | 细节涨点篇 | CARAFE提高精度的上采样方法（助力细节长点）

Snu77的博客

11-24

7328

本文给大家带来的CARAFE（Content-Aware ReAssembly of FEatures）是一种用于增强卷积神经网络特征图的上采样方法。其主要旨在改进传统的上采样方法就是我们的Upsample）的性能。使用输入特征本身的内容来指导上采样过程，从而实现更精准和高效的特征重建。CARAFE是一种即插即用的上采样机制其本身并没有任何的使用限制，特别是在需要精细上采样的场景中，如图像超分辨率、语义分割等。这种方法改善了上采样过程中的细节保留和重建质量，使网络能够生成更清晰、更准确的输出。

yolov8改进损失函数wise-iou

最新发布

01-03

### 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]。