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）

最新推荐文章于 2025-05-13 15:38:07 发布
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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 目标检测 人工智能 python YOLOv11 计算机视觉
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一、本文介绍

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。

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。 

 专栏回顾：YOLOv11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 步骤一 

4.2 步骤二

4.3 步骤三 

4.4 步骤四

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AI：219-保姆级YOLOv8改进 | MPDIoU与InnerMPDIoU的创新应用及代码解析【细节涨点】
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MPDIoU通过在目标框和预测框上分别选取多个特征点，并计算这些特征点之间的距离来衡量框之间的差异。具体公式如下：其中，( p_i ) 和 ( g_i ) 分别表示预测框和目标框上的第 ( i ) 个特征点，( d ) 表示两个点之间的距离，( d_{\text{max}} ) 为最大距离。
【RT-DETR改进涨点】MPDIoU、InnerMPDIoU损失函数中的No.1（包含二次创新）
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本文给大家带来的改进机制是最新的损失函数MPDIoU其是一种新的边界框相似度度量方法。MPDIoU是基于水平矩形的最小点距离来计算的，能够综合考虑重叠区域、中心点距离以及宽度和高度的偏差。本文包含完整的修改教程和代码，我将其用在我的数据集上成功涨了两个点，大家可以将其作为论文的保底存在。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，其中ResNe
YOLOv11-Wiou v3损失函数优化
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修改ultralytics/utils/tal.py部分中的iou_calculation函数，使其调用WIoU函数。将其添加至ultralytics/utils/metrics.py，并修改bbox_iou函数。修改ultraytics/utils/loss.py中的BboxLoss函数，iou部分改为。
YOLOv9改进策略 | 损失函数篇 | 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YOLOv9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YOLOv9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。
YOLOv11改进 | 损失函数篇 | YOLOv11引入引MPDIoU, GIoU,DIoU, CIoU, SIoU,EIoU, WIoU, LMPDIoU等损失函数
tsg6698的博客
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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YOLOv11改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的，后期我会根据各种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~1. YOLOv11中添加MPDIoU, GIoU,DIoU, CIoU, SIoU等损失函数的方式。文件中用给出的代码替换掉。
【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
静谧、淡雅
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使用结合InnerIoU和Focaler的各种损失函数助力YOLOv9更优秀
YOLOv7独家改进：Inner-MPDIoU | Inner-IoU基于辅助边框的IoU损失，高效结合新型边界框相似度度量（MPDIoU） | 2023.11
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Inner-IoU引入尺度因子ratio控制辅助边框的尺度大小用于计算损失，新型边界框相似度度量（MPDIoU）MPDIoU损失进行有效结合
YOLOv8改进 | 损失函数篇 | MPDIoU、InnerMPDIoU助力细节涨点（二次创新 + 代码解析）
走向CTO的路上...
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在YOLOv8中引入MPDIoU（Multi-Part IoU）多部件IoU和InnerMPDIoU（Inner-Multi-Part IoU）内部多部件IoU损失函数可以显著提高模型的性能，尤其是在目标检测的小目标检测精度和多尺度目标检测性能方面。MPDIoU和InnerMPDIoU损失函数通过考虑目标的多个部件之间的IoU来度量预测框与真实框之间的匹配程度，从而提高模型对目标细节的建模能力。MPDIoU和InnerMPDIoU损失函数可以更好地度量小目标的IoU，从而提高小目标检测的精度。
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。
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】
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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。
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 5655
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
各种IOUloss的pytorch实现
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def bbox_iou(box1, box2, x1y1x2y2=True, GIoU=False, DIoU=False, CIoU=False): # Returns the IoU of box1 to box2. box1 is 4, box2 is nx4 box2 = box2.t() # Get the coordinates of bounding boxes if x1y1x2y2: # x1, y1, x2, y2 = box1 b.
focalloss pytorch
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class FocalLoss(nn.Module): # Wraps focal loss around existing loss_fcn(), i.e. criteria = FocalLoss(nn.BCEWithLogitsLoss(), gamma=1.5) def __init__(self, loss_fcn, gamma=1.5, alpha=0.25): super(FocalLoss, self).__init__() self.los.
Inner-IoU基于辅助边框的IoU损失，高效结合 GIoU, DIoU, CIoU，SIoU
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Inner-IoU基于辅助边框的IoU损失，高效结合 GIoU, DIoU, CIoU，SIoU
YOLOv8改进 | 损失函数篇 | QualityFocalLoss质量焦点损失（含代码 + 详细修改教程）
Snu77的博客
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本文给大家带来的改进机制是，其是一种CLS分类损失函数，它的主要创新是将目标的定位质量（如边界框与真实对象的重叠度量，例如IoU得分）直接融合到分类损失中，形成一个联合表示。这种方法能够解决传统目标检测中分类与定位任务之间存在的不一致性问题。QFL通过为每个类别的得分赋予根据定位质量调整的权重，使得检测模型在训练过程中能够更加关注那些难以定位或分类的样本。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！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。
目标检测新境界：YOLOv7独特升级，融合Inner-MPDIoU与边界框相似度度量
一直在水些技术小文
11-20 569
通过本文的深度解析，我们详细讨论了YOLOv7的独家改进——Inner-MPDIoU和Inner-IoU的引入。这一升级不仅在理论上拓展了目标检测算法的可能性，更通过实例演示展示了在实际应用中取得的优越性能。希望这次技术分享能够激发更多研究者和开发者对目标检测领域的关注和创新。欢迎在评论区分享您的看法和经验，让我们共同见证目标检测技术的不断进步。
YOLOv9改进策略 | 损失函数篇 | InnerIoU、InnerMPDIoU二次创新损失函数助力小目标检测（全网独家首发）
Snu77的博客
03-29 4828
本文给大家带来的改进机制是InnerIoU以及包含其它二次创新的代码InnerCIoU、InnerMPDIoU等一些列利用Inner形成的二次创新损失函数，到此大家可能比较模糊为啥Inner能够和其他损失函数形成二次创新，Inner又是一个什么样的机制，开头这里给大家简单的说一下，假设CIoU的计算需要两个变量分别是A和B，Inner就是一种提取A和B的全新方法 | 替换的是传统的方法（算是比较新颖的方法去年年末提出的一种方法）。(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
RT-DETR算法优化改进：Loss改进 | Inner-MPDIoU | Inner-IoU基于辅助边框的IoU损失，高效结合新型边界框相似度度量（MPDIoU） | 2023.11
11-15 1061
Inner-IoU引入尺度因子ratio控制辅助边框的尺度大小用于计算损失，新型边界框相似度度量（MPDIoU）MPDIoU损失进行有效结合
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