YOLOv8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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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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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/134609358
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。

 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 

四、手把手教你添加MPDIoU到你的模型中 

 4.1 添加教程

五、全文总结

二、MPDIoU的机制原理

论文地址：官方论文地址点击即可跳转

代码地址：官方并没有开源的该损失的函数的代码，我根据文章内容进行了复现代码块在第三章

 

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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
tsg6698的博客
06-19 2239
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。
YOLOv10改进 | 损失函数篇 | InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU、FocusIoU等损失函数
Snu77的博客
07-09 3608
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)。
《MPDIoU：边界框回归的高效革新与YOLOv8集成实战指南》
最新发布
m0_64661770的博客
10-30 31
摘要： MPDIoU（多优先级距离IoU）通过引入中心距离、形状差异和尺度变化的三步优化策略，解决了传统IoU在目标检测中的尺度敏感、收敛低效和场景局限问题。相较于GIoU、DIoU等主流方法，MPDIoU在精度、速度和鲁棒性上实现全面提升，尤其在复杂场景和小目标检测中表现突出。通过代码集成和训练优化，MPDIoU在YOLOv8中显著提升COCO数据集AP指标，并在智能安防（密集行人检测）和工业质检（微小缺陷定位）等垂直领域验证了其应用价值。未来研究方向包括动态权重调整和多模态融合，进一步拓展边界框回归的精
YOLOv8损失函数改进大全：从IoU到FocusIoU的20+种变体全解析（附完整适配代码+性能对比）
专注于Python爬虫开发，分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验，使用Scrapy、BeautifulSoup等工具，解决数据抓取难题。
10-13 726
目标检测边界框损失函数演进与优化 摘要：边界框损失函数是目标检测模型定位精度的关键因素。本文系统分析了从基础IoU到最新FocusIoU的20余种损失函数的演进历程，包括四代主要技术：基于重叠区域的IoU/GIoU，结合距离度量的DIoU/CIoU，优化形状匹配的EIoU/RIoU，以及考虑方向性的SIoU/WIoU/FocusIoU。针对YOLOv8模型，提供了完整的损失函数实现代码和替换方案，实验表明优化后的损失函数在复杂场景下可提升mAP@0.5达3.2%。文章特别对比了不同损失在小目标、遮挡和密集场
MPDIoU: A Loss for Efficient and Accurate Bounding BoxRegression
生活如此美好，致敬每一个热爱“热爱”的人！
09-05 7435
提出了一种新的基于最小点距离的边界框相似性比较指标MPDIoU，该指标包含了现有损失函数中考虑的所有相关因素，即重叠或不重叠区域、中心点距离、宽度和高度偏差，同时简化了计算过程。在此基础上，我们提出了基于MPDIoU的边界框回归损失函数，称为LMPDIoU。实验结果表明，MPDIoU损失函数应用于最先进的实例分割(如YOLACT)和基于PASCAL VOC、MS COCO和IIIT5k训练的目标检测(如YOLOv7)模型，其性能优于现有的损失函数
改进YOLOv5：新的MPDIoU损失函数实现准确有效的边界框回归
CodeHeroicX的博客
09-10 1982
然而，为了进一步提升其性能，研究人员最近提出了一种改进的损失函数——MPDIoU，它在边界框回归方面表现出色，超越了传统的G/IoU损失函数。DIoU是一种用于衡量边界框之间距离的指标，它结合了边界框的位置和尺寸信息，相较于传统的IoU，DIoU能够更准确地度量边界框之间的相似程度。DIoU是一种用于衡量边界框之间距离的指标，它结合了边界框的位置和尺寸信息，相较于传统的IoU，DIoU能够更准确地度量边界框之间的相似程度。相比于传统的G/IoU损失函数，MPDIoU在一些复杂场景下能够取得更好的效果。
YOLOv5改进系列（17）——更换IoU之MPDIoU（ELSEVIER 2023|超越WIoU、EIoU等|实测涨点）
路人贾的博客
07-29 6479
yolov5更换IoU之MPDIoU，有效和准确的边界盒回归的损失，ELSEVIER 2023最新发表，超越WIoU、EIoU等，实测涨点！
YOLOv10改进 | EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocusIoU等二十余种损失函数
Snu77的博客
07-09 2706
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 1971
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 | MPDIoU、InnerMPDIoU助力细节涨点（二次创新 + 代码解析）
Snu77的博客
07-10 2242
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 3292
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】
程序员Gloria的博客
10-17 2285
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。
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
08-24 2366
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
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；
05-28 6743
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 1972
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 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 1745
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。
YOLOv9改进策略【损失函数篇】| 通过辅助边界框计算IoU提升检测效果(Inner_GIoU、Inner_DIoU、Inner_CIoU、Inner_EIoU、Inner_SIoU)
Limiiiing的博客
09-20 1297
为了弥补现有 IoU 损失在不同检测任务中泛化性弱和收敛速度慢的问题，·Inner-IoU·通过引入比例因子 “ratio” 来控制辅助边界框的尺度大小，利用不同尺度的辅助边界框来计算损失，从而加速边界框回归过程。
YOLOv10改进策略【损失函数篇】| 替换激活函数为Mish、PReLU、Hardswish、LeakyReLU、ReLU6
Limiiiing的博客
10-10 1689
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。
snu77 yolov8
05-09
### SNU77 和 YOLOv8 的实现方法及相关技术 #### 关于 SNU77 数据集 SNU77 是一种可能用于医学图像分析的数据集，通常涉及细胞分类或其他生物医学研究领域。如果将其应用于 YOLOv8，则需要确保数据标注符合目标检测的标准格式（如 COCO 或 VOC）。YOLOv8 支持多种输入格式，并可以通过自定义 YAML 文件配置数据路径和类别信息。 以下是创建适用于 YOLOv8 的数据集配置文件的示例： ```yaml train: ./data/snu77/train/images/ val: ./data/snu77/valid/images/ nc: 2 # 类别数量 names: ['class1', 'class2'] # 类别名称列表 ``` 通过上述 YAML 配置文件指定训练集、验证集以及类别的具体信息[^1]。 --- #### 使用 TransNeXt 特征提取网络改进 YOLOv8 TransNeXt 是一种基于 Transformer 的特征提取网络，在视觉任务中表现出优异性能。为了将 TransNeXt 应用于 YOLOv8，需替换默认主干网络（如 CSPDarknet），并调整模型初始化部分代码如下所示： ```python from ultralytics import YOLO import torch.nn as nn if __name__ == '__main__': model = YOLO("custom_model.yaml") # 自定义模型配置文件 backbone = nn.Sequential(...) # 替换为主干网络 TransNeXt 实现 model.model.backbone = backbone model.train( data="snu77_dataset.yaml", epochs=150, imgsz=640, batch=4, device=0, optimizer='AdamW', amp=True ) ``` 在此过程中需要注意的是，`custom_model.yaml` 中应重新设计 Backbone 层次结构以适配 TransNeXt 架构[^1]。 --- #### DyHead 检测头优化 (DCNv3 替代 DCNv2) 动态头部（DyHead）是一种高效的多尺度特征聚合方案，而 deformable convolution v3 (DCNv3) 则进一步提升了卷积操作灵活性与效率。当采用 DCNv3 取代传统 DCNv2 后，可显著改善小物体检测精度及整体 AP 值。 下面是集成 DCNv3 至 DyHead 的伪代码片段： ```python def dyhead_with_dcnv3(features): dcn_layer = DeformConv2dPack(in_channels=features.size(1), out_channels=features.size(1)) enhanced_features = [] for feature_map in features: output = dcn_layer(feature_map) enhanced_features.append(output) return enhanced_features ``` 实验表明，在特定场景下应用此改进策略能够带来约 4%-5% mAP 提升效果[^2]。 --- #### 训练流程注意事项 - **硬件资源**: 推荐使用 NVIDIA GPU 加速计算过程；对于大规模数据集建议配备至少 RTX 3090 或 A100 显卡。 - **超参数调优**: 根据实际需求调节学习率 (`lr`)、批量大小 (`batch`) 等关键参数。 - **预处理增强**: 开启马赛克拼接功能有助于提升复杂背景下的识别能力，但在某些情况下关闭也可能获得更佳表现。 --- ### 结论 综上所述，针对 SNU77 数据集实施 YOLOv8 解决方案时，既可以选择引入先进的特征提取器——TransNeXt 来强化底层表示能力，也可以利用改良后的 DyHead 检测头提高定位准确性。最终选择取决于项目具体应用场景和技术条件约束因素。
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