YOLOv9改进策略 | 损失函数篇 | 最新ShapeIoU、InnerShapeIoU损失助力细节涨点

最新推荐文章于 2024-11-05 00:51:50 发布
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分类专栏： YOLOv9有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 计算机视觉 人工智能 python 目标跟踪 机器学习
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本文详细介绍了YOLOv9模型中损失函数的改进策略，特别是ShapeIoU和InnerShapeIoU的使用，以提升目标检测的准确性。内容涵盖损失函数的概念、官方论文解析、核心代码展示及添加教程，通过逐步指导读者如何在YOLOv9项目中应用这些改进，从而提高模型的检测性能。

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一、本文介绍

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提到了ShapeIoU和InnnerShapeIoU但是本文的内容包括过去到现在的百分之九十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

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目录

一、本文介绍

二、ShapeIoU

三、核心代码

四、添加教程

4.1 步骤一

4.2 步骤二

4.3 步骤三

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【YOLOv9改进[损失函数]】使用结合InnerIoU和Focaler的各种损失函数助力YOLOv9更优秀
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使用结合InnerIoU和Focaler的各种损失函数助力YOLOv9更优秀
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YOLOv9改进策略 | 损失函数篇 | 利用SlideLoss助力YOLOv9有效涨点（附代码 + 完整修改方式）
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本文给大家带来的是分类损失SlideLoss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，
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
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09-18 1795
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。
损失函数篇 | YOLOv8 引入 Shape-IoU 考虑边框形状与尺度的度量
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YOLOv9的Loss计算与YOLOv8如出一辙，仅存在略微的差异。多说一句，数据的预处理和导入方式都是一样的。因此如果你已经对YOLOv8了解的比较透彻，那么对于YOLOv9你也只是需要多关注网络结构就可以。 YOLOv9本身也是Anchor-Free的，同样采用了解耦头。因此其损失计算的关键同样在于“对齐”，即通过TAL方法实现Ground Truth与Pred grid中的Cell进行对齐，然后计算Loss。
YOLOv8改进 | 损失函数篇 | 最新ShapeIoU、InnerShapeIoU损失助力细节涨点
走向CTO的路上...
09-23 1532
本篇介绍了YOLOv8模型改进中的最新损失函数：ShapeIoU和InnerShapeIoU。这两个损失函数旨在解决传统IoU损失在处理复杂形状目标时存在的问题，有效提升了YOLOv8模型在目标检测任务上的精度，尤其是对于形状不规则、具有多个凹凸部分的目标。ShapeIoU和InnerShapeIoU损失函数是YOLOv8模型改进中的最新成果，能够有效提升模型对形状不规则、具有多个凹凸部分的目标的检测精度。这些损失函数的引入拓展了YOLOv8的应用场景，并为其他目标检测算法提供了参考和借鉴。
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01-16 2441
本文给大家带来的改进机制是ShapeIoU其是一种关注边界框本身形状和尺度的边界框回归方法（IoU），同时本文的内容包括过去到现在的百分之九十以上的损失函数的实现，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，以下为修改了我的调参结果训练的结果图像。官方链接：RT-DETR剑指论文专栏，持续复现各种顶会内容——论文收割机RT-DETR。专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，
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