2、快递包裹实时检测与跟踪及微型扬声器质量检测技术

快递包裹实时检测与跟踪及微型扬声器质量检测技术

1. 改进YOLOv5的损失函数

YOLOv5的损失包含定位损失、置信度损失和分类损失，整体损失是这三者的加权和，可通过调整权重改变对某一损失的关注度。默认情况下，YOLOv5网络使用CIoU损失函数。CIoU是在DIoU的基础上改进而来，在DIoU的基础上考虑了边界框的宽高比，提高了回归精度。
- DIoU损失函数公式：
$L_{DloU} = 1 - IoU + \frac{\rho^2(b, b_{gt})}{C^2}$
其中，$b$ 和 $b_{gt}$ 分别表示标签框和预测框的中心位置，$\rho^2$ 表示两个中心位置的欧氏距离，$C^2$ 表示检测框和预测框的最小边界框的对角线长度的平方。
- CIoU损失函数公式：
$L_{CloU} = 1 - IoU + \frac{\rho^2(b, b_{gt})}{c^2} + \alpha v$
其中，$\alpha$ 是权重系数，定义为 $\alpha = \frac{v}{(1 - IoU) + v}$，$v$ 是预测框和真实框的宽高的归一化值，定义为 $v = \frac{4}{\pi^2}(\arctan\frac{w_{gt}}{h_{gt}} - \arctan\frac{w}{h})^2$。
- EIoU损失函数公式：
$L_{EIOU} = L_{IOU} + L_{dis} + L_{asp} = 1 - IOU + \frac{\rho^2(b, b_{gt})}{(w_c)^2 + (h_c)^2} + \frac{\rho^2(w, w_{gt})}{(w_c)^2} + \frac{\rho^2(h, h_