YOLOv8改进 | 损失函数篇 | MPDIoU、InnerMPDIoU助力细节涨点（二次创新 + 代码解析）

已于 2024-03-18 09:55:05 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO pytorch 人工智能 深度学习 python 目标检测 算法
于 2023-11-25 03:14:57 首次发布
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本文深入探讨YOLOv8的损失函数改进，介绍MPDIoU和InnerMPDIoU，它们在目标检测的细节处理上表现出色。通过代码实现和添加教程，帮助读者将这些新技术应用到自己的模型中，提高检测性能。

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 一、本文介绍

本文为读者详细介绍了YOLOv8模型的最新改进，带来的改进机制是最新的损失函数MPDIoU和融合了最新的Inner思想的InnerMPDIoU(效果打爆之前的所有的损失函数)提升检测精度和处理细节方面的作用。通过深入探讨MPDIoU和InnerMPDIoU(全网首发)的工作原理和实际代码实现，本文旨在指导读者如何将这些先进的损失函数技术应用到YOLOv8模型中，以提高其性能和准确性。文章内容涵盖从理论基础、代码实现，到实际教你如何添加本文的机制到你的模型中。

分析下这个结果图片：最左面的是基础版本没做任何修改的，中间的只是修改了MPDIoU可以看到涨点相对于基础版本的大概有0.05个点左右，但是我增加了InnerMPDIoU的效果基本持平(我个人觉得是我的数据集原因)所以大家自己进行实验的时候可以多做一轮进行一下对比。 

专栏目录：YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制

  专栏回顾：YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备

目录

 一、本文介绍

二、MPDIoU的机制原理

三、MPDIoU的代码复现 

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YOLOv5改进实战 | 更换损失函数（三）之MPDIOU（2023最新IOU）篇
w94ghz的博客
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YOLOv10改进 | 损失函数篇 | InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU、FocusIoU等损失函数
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本文给大家带来的是YOLOv10最新改进，为大家带来最近新提出的InnerIoU的内容同时用Inner的思想结合SIoU、WIoU、GIoU、DIoU、EIOU、CIoU等损失函数，形成 InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU、等新版本损失函数，同时还结合了Focus和AIpha思想形成的新的损失函数，其中Inner的主要思想是：引入了不同尺度的辅助边界框来计算损失，(该方法在处理非常小目标的检测任务时表现出良好的性能(但是在其它的尺度检测时也要比普通的损失要好)。
YOLOv8改进：ShapeIoU与InnerShapeIoU损失函数的理论与实践
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YOLOv8 的总损失由定位损失、分类损失、置信度损失及可选的蒸馏损失组成。其中，定位损失采用了 DFL 与 CIoU 结合的方式，继承前代解耦式定位损失的优点，并进一步优化。ShapeIoU 是一种改进的 IoU 损失函数，它在传统 IoU 的基础上，引入了形状相似性度量，弥补了传统 IoU 仅关注重叠区域比例而忽略边界框形状差异的不足。其计算公式为：其中，α 是平衡参数，形状相似性可通过边界框的宽高比差异来计算。
YOLOv10改进 | EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocusIoU等二十余种损失函数
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这篇文章介绍了YOLOv10的重大改进，特别是在损失函数方面的创新。它不仅包括了多种IoU损失函数的改进和变体，如SIoU、WIoU、GIoU、DIoU、EIOU、CIoU，还融合了“Focus”思想，创造了一系列新的损失函数。这些组合形式的损失函数超过了二十余种，每种都针对特定的目标检测挑战进行优化。文章会详细探讨这些损失函数如何提高YOLOv10在各种检测任务中的性能，包括提升精度、加快收敛速度和增强模型对复杂场景的适应性。
YOLOv10改进 | 损失函数篇 | SlideLoss、FocalLoss、VFLoss分类损失函数助力细节涨点(全网最全)
Snu77的博客
07-10 1658
本文给大家带来的是分类损失损失函数，我们之前看那的那些IoU都是边界框回归损失，和本文的修改内容并不冲突，所以大家可以知道损失函数分为两种一种是分类损失另一种是边界框回归损失，上一篇文章里面我们总结了过去百分之九十的边界框回归损失的使用方法，本文我们就来介绍几种市面上流行的和最新的分类损失函数，同时在开始讲解之前推荐一下我的专栏，本专栏的内容支持(分类、检测、分割、追踪、关键点检测),专栏目前为限时折扣，
YOLOv10改进 | 损失函数篇 | YOLOv10引入引MPDIoU, GIoU,DIoU, CIoU, SIoU,EIoU, WIoU, LMPDIoU等损失函数
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06-19 1991
到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv10改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~def bbox_iou(box1, box2, xywh=True, GIoU=False, DIoU=False, CIoU=False, eps=1e-7):的全部代码。1. YOLOv10中添加MPDIoU, GIoU,DIoU, CIoU, SIoU等损失函数的方式。
YOLOv9改进策略【损失函数篇】| Slide Loss，解决简单样本和困难样本之间的不平衡问题
Limiiiing的博客
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本文记录的是改进YOLOv9的损失函数，将其替换成Slide Loss，并详细说明了优化原因，注意事项等。Slide Loss函数可以有效地解决样本不平衡问题，为困难样本赋予更高的权重，使模型在训练过程中更加关注困难样本。若是在自己的数据集中发现容易样本的数量非常大，而困难样本相对稀疏，可尝试使用Slide Loss来提高模型在处理复杂样本时的性能。
YOLOv10改进 | 损失函数篇 | MPDIoU、InnerMPDIoU助力细节涨点（二次创新 + 代码解析）
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本文为读者详细介绍了YOLOv10模型的最新改进，带来的改进机制是最新的损失函数MPDIoU和融合了最新的Inner思想的InnerMPDIoU(效果打爆之前的所有的损失函数)提升检测精度和处理细节方面的作用。通过深入探讨MPDIoU和InnerMPDIoU(全网首发)的工作原理和实际代码实现，本文旨在指导读者如何将这些先进的损失函数技术应用到YOLOv10模型中，以提高其性能和准确性。文章内容涵盖从理论基础、代码实现，到实际教你如何添加本文的机制到你的模型中。
YOLOv11改进 | 损失函数改进篇 | MPDIoU、InnerMPDIoU助力细节涨点（二次创新 + 代码解析）
Snu77的博客
11-05 2527
本文为读者详细介绍了YOLOv11模型的最新改进，带来的改进机制是最新的损失函数MPDIoU和融合了最新的Inner思想的InnerMPDIoU(效果打爆之前的所有的损失函数提升检测精度和处理细节方面的作用。通过深入探讨MPDIoU和InnerMPDIoU(全网首发)的工作原理和实际代码实现，本文旨在指导读者如何将这些先进的损失函数技术应用到YOLOv11模型中，以提高其性能和准确性。文章内容涵盖从理论基础、代码实现，到实际教你如何添加本文的机制到你的模型中。
YOLOv8损失函数创新：MPDIoU与InnerMPDIoU助力复杂场景检测精度提升（二次创新与代码解析）【YOLOv8】
步入烟尘的博客
10-17 2120
MPDIoU和InnerMPDIoU在YOLOv8目标检测中的应用有效提高了检测精度，尤其在复杂场景中，对于目标的准确定位和边界框的优化表现出色。通过进一步优化计算效率、提升网络架构的协同能力、以及在多模态数据和复杂场景中的应用，YOLOv8模型有望在多个行业领域中实现更广泛的应用。进一步提高计算效率，尤其是对实时目标检测任务的支持。深入探讨损失函数的自适应调整，以适应不同任务需求。探索更加复杂的场景，并通过多模态数据的融合提升鲁棒性。
YOLOv10涨点改进：如何魔改注意力进行二次创新，高效替换PSA | NEU-DET为案列进行展开
05-28 6184
在NEU-DET案列进行可行性验证，1）mAP50从0.683提升至0.698；2）mAP50从0.683提升至0.695;
YOLOv9改进策略【损失函数篇】| Shape-IoU：考虑边界框形状和尺度的更精确度量
Limiiiing的博客
09-18 1769
本文记录的是改进YOLOv9的损失函数，将其替换成Shape-IoU。现有边界框回归方法通常考虑GT（Ground Truth）框与预测框之间的几何关系，通过边界框的相对位置和形状计算损失，但忽略了边界框本身的形状和尺度等固有属性对边界框回归的影响。为了弥补现有研究的不足，Shape-IoU提出了一种关注边界框本身形状和尺度的边界框回归方法。
YOLOv8改进 | 损失函数篇 | 最新ShapeIoU、InnerShapeIoU损失助力细节涨点
Snu77的博客
01-09 5652
本文给大家带来的改进机制是损失函数的改进机制标题虽然指提到了ShapeIoU和InnnerShapeIoU但是本文的内容包括过去到现在的百分之八十以上的损失函数的实现，同时使用方法非常简单，在本文的末尾还会教大家在改进模型时何时添加损失函数才能达到最好的效果，同时在开始讲解之前推荐一下我的专栏，本专栏的内容支持(分类、检测、分割、追踪、关键点检测),专栏目前为限时折扣，欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家，本文支持的损失函数共有如下图片所示
YOLOv8 损失函数改进：MPDIoU 新型边界框相似度度量
一直在水些技术小文
09-21 1544
在本篇博客中，我们将重点讨论 YOLOv8 中的一个关键改进：MPDIoU（Modified Precision-Defined Intersection over Union）边界框相似度度量，以及如何将其应用于损失函数中，以提高目标检测的准确性。MPDIoU 是 YOLOv8 中的一项重要改进，它提供了更精确的边界框相似度度量，从而提高了目标检测的性能。与传统的 IoU 相比，MPDIoU 更能够准确地反映目标之间的相对位置和大小关系，从而提高了目标检测的准确性。使用 YOLOv8 进行目标检测。
yolov8改进损失函数Wise-IoU（高效涨点且操作简单）
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p13672294967的博客
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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。
YOLOv10改进策略【损失函数篇】| 替换激活函数为Mish、PReLU、Hardswish、LeakyReLU、ReLU6
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在卷积神经网络中，激活函数通过在神经网络中引入非线性，使网络能够学习和逼近复杂函数，从而处理复杂的模式识别与分类问题。
YOLOv8改进 | 损失函数篇 | 更加聚焦的边界框损失Focaler-IoU、InnerFocalerIoU（二次创新）
Snu77的博客
02-01 6433
本文给大家带来的改进机制是更加聚焦的边界框损失已经我进行二次创新的InnerFocalerIoU同时本文的内容支持现阶段的百分之九十以上的IoU，比如Focaler-IoU、Focaler-ShapeIoU、Innner-Focaler-ShapeIoU包含非常全的损失函数，边界框的损失函数只看这一篇就够了。
Yolov5/Yolov7损失函数改进：SlideLoss，解决简单样本和困难样本之间的不平衡问题
08-22 2081
SlideLoss| 亲测在多个数据集能够实现涨点，对小目标、遮挡物性能提升也能够助力涨点。
yolov8损失函数改进:wasserstein distance loss,助力小目标涨点
08-28
最新的YOLOv8检测算法提出了一种改进的损失函数，即Wasserstein Distance Loss，该方法对小目标的检测性能有所改善。 Wasserstein Distance Loss利用了Wasserstein距离作为衡量两个概率分布之间差异性的指标。在YOLOv8中，该损失函数引入了Wasserstein距离来衡量预测边界框与真实边界框之间的差异，从而使小目标能够得到更多关注。 相比于传统的损失函数，Wasserstein Distance Loss更加注重边界框之间的位置和尺寸的一致性。对于小目标而言，由于尺寸较小，往往容易被忽略或难以准确预测。而Wasserstein Distance Loss通过强调位置和尺寸的一致性，能够更好地处理小目标的检测问题。 此外，Wasserstein Distance Loss还能够减轻样本之间的类别偏差问题。在传统的损失函数中，往往会对大目标的识别更为重视，导致小目标的性能不佳。而Wasserstein Distance Loss通过对每个目标进行权重的调整，更加平衡地对待不同尺寸的目标，使小目标得到更多的关注。 综上所述，Wasserstein Distance Loss的引入对于YOLOv8的改进具有重要意义。它通过强调位置、尺寸一致性以及样本权重的调整，能够有效提升小目标的检测性能。这对于诸如交通监测、人脸检测等场景中小目标的准确识别十分有益。
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