YOLOv5中如何更换EIOU / alpha IOU / SIoU？

YOLOv5是一种流行的计算机视觉算法，用于对象检测任务。它采用了一种名为Intersection over Union（IoU）的指标来衡量检测框的准确性。然而，YOLOv5还提供了一些改进的IoU变体，包括EIOU、alpha IOU和SIoU，用于更准确地评估检测结果。在本文中，我们将详细介绍如何在YOLOv5中使用这些IoU变体，并提供相应的源代码示例。

1. EIOU（Enhanced IoU）
   EIOU是YOLOv5中引入的一种改进的IoU计算方法，它考虑了检测框的位置、大小和形状等因素。要在YOLOv5中使用EIOU，需要进行以下步骤：

首先，打开models/yolo.py文件，在compute_loss()函数中找到以下代码行：

iou = bbox_iou(predn[:, 2:6] * self.stride[l], tciou[:, 2:6])

将其替换为：

iou = bbox_iou_ious(predn[:, 2:6] * self.stride[l], tciou[:, 2:6])

然后，在models/common.py文件中，添加以下函数定义：

def bbox_iou_ious(box1, box2):
    """Calculate EIOU"""
    # 计算box1和box2的中心坐标
    x1, y1, x2, y2 = box1[..., 0], box1[..., 1], box1[..., 2], box