YOLOv11改进 | 损失函数改进篇 | 更加聚焦的边界框损失Focaler-IoU、InnerFocalerIoU（二次创新，解决样本不平衡问题）

已于 2025-01-19 03:16:48 修改
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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 计算机视觉 python 人工智能 YOLOv11
于 2024-11-05 00:50:54 首次发布
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 一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是更加聚焦的边界框损失Focaler-IoU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、Inner-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。

在开始之前给大家推荐一下我的专栏，本专栏每周更新3-10篇最新前沿机制 | 包括二次创新全网无重复，以及融合改进(大家拿到之后添加另外一个改进机制在你的数据集上实现涨点即可撰写论文)，还有各种前沿顶会改进机制 |，更有包含我所有附赠的文件（文件内集成我所有的改进机制全部注册完毕可以直接运行）和交流群和视频讲解提供给大家。  

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 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、Focaler-IoU原理 

2.1  Focaler-IoU的基本原理

三、核心代码 

四、 损失函数使用方式 

4.1 步骤一 

4.2 步骤二

4.3 步骤三 

4.4 步骤四

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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 6436
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。
YOLOv11改进策略【损失函数篇】| 替换Powerful-IoU（PIoU），增强对中等质量锚框的关注力，引导锚框更直接、高效地回归
Limiiiing的博客
05-07 371
现有基于IoU的损失函数存在不合理的惩罚因子，导致锚框在回归过程中出现面积扩大的问题，使得回归效率降低、收敛速度变慢。同时，这些损失函数在反映锚框与目标框之间的差异、考虑目标框大小以及某些情况下的性能表现等方面存在局限性。在目标检测任务中，边界框回归的损失函数对检测性能至关重要。Powerful-IoU（PIoU）及其升级版PIoU v2正是为解决现有损失函数存在的问题而设计的。本文利用PIoU改进YOLOv11的损失函数，提高模型精度。
YOLOv11改进NWD损失函数
最新发布
m0_57201440的博客
05-13 536
1. 修改ultralytics/utils/metrics.py文件内容，将上述代码添加。2.2在BboxLoss函数中的forward函数添加，改为如下格式。2.修改ultralytics/utils/loss.py。2.1 引入wasserstein_loss。其中iou_ratio参数可调，小目标可调低。到此完成NWD损失函数的替换。
YOLOv10改进 | 损失函数篇 | InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU、FocusIoU等损失函数
Snu77的博客
07-09 3222
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)。
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 1660
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，
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 1770
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。
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 1992
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 | 更加聚焦的边界框损失Focaler-IoU、InnerFocalerIoU（二次创新，解决样本不平衡问题）
Snu77的博客
07-10 1503
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、Inner-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。
YOLOv8改进 | 损失函数篇 | 更加聚焦的边界框损失Focaler-IoU、InnerFocalerIoU
走向CTO的路上...
08-28 1611
和是两种改进的边界框损失函数，它们能够更加聚焦于难样本，从而提高目标检测模型的精度。DySample是一种新颖的动态上采样算子，它能够显著降低模型的推理速度和内存占用，同时还能保持较高的精度。DySample适用于各种目标检测任务，尤其适用于轻量级模型和移动端部署。
YOLOv5改进 | 损失函数篇 | 更加聚焦的边界框损失Focaler-IoU | 二次创新Inner-FocalerIoU
Snu77的博客
02-05 1411
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-MpdIoU、Innner-Focaler-MpdIoU、Inner-FocalerIoU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。
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
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 2101
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 | YOLOv10引入EfficiCLoss损失函数(有效提点)
tsg6698的博客
06-14 2104
尽管CIoU已经取得了显著的成果，但仍有进一步优化的空间，为未来的研究提供了丰富的可能性和挑战。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~因此，为提升定位准确性，研究者们提出了多种创新的回归损失函数。这种组合策略不仅提高了预测框的精度，还加快了回归任务的收敛速度，使得模型在处理具有挑战性的场景时能够表现出更好的性能。
损失函数篇 | YOLOv10 更换损失函数之 SIoU / EIoU / WIoU / Focal_xIoU 最全汇总版
YOLOv8项目贡献者
09-30 927
损失函数篇 | YOLOv10 更换损失函数之 SIoU / EIoU / WIoU / Focal_xIoU 最全汇总版
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 1092
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。
YOLOv8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YOLOv8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)。
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浩瀚之水的专栏
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YOLOv10 在 YOLO 系列的演进中进一步优化了任务解耦与动态平衡策略，通过 ​多模态损失融合、自适应样本分配 和 ​轻量化设计，显著提升了检测精度与推理效率。
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 | 2024高质量的目标检测边界框回归损失Unified-IoU、FocalUIoU、FocalInvUIoU（设置动态epoch参数）
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10-11 3711
本文给大家带来的改进机制是最近新提出的高质量的目标检测边界框回归损失Unified-IoU，其通过动态调整模型对不同质量预测框的关注，优化目标检测中的边界框回归精度。UIoU引入了FocalBox方法，通过缩放预测框与真实框分配权重，并采用了退火策略（引入动态参数epoch），逐渐将模型的注意力从低质量预测框转移到高质量预测框，平衡了训练速度与检测精度。其还有一定的解决样本不平衡问题，同时该损失函数可以和现有的任何边界框回归损失函数进行结合，例如ShapeIoU和其结合可以形成二次创新，它是一种类似于之前
yolo改进损失函数
01-11
Yolo改进损失函数主要包括两个方面的改进：分类损失和回归损失。 1. 分类损失改进： Yolo v5和v8都使用了二元交叉熵（BCE）作为分类损失函数。在v5中，对于每个类别的判断，只输出“是否为此类”的置信度分数，并取最大值作为置信度。而在v8中，去掉了对象损失，直接输出各个类别的置信度分数，并对其求最大值作为anchor框的置信度。这样的改进提高了模型权重的利用率，并通过存在状态与分类状态的强关联，得标签能更好地指导模型对类别区分能力的学习。 2. 回归损失改进： Yolo v5和v8使用了CIOU（Complete Intersection over Union）作为回归损失函数。CIOU是一种改进的IoU计算方法，它考虑了目标框的位置、大小和形状等因素，能够更准确地评估目标框的匹配程度。通过使用CIOU作为回归损失函数，可以提高目标框的定位精度。 综上所述，Yolo v5和v8在分类损失和回归损失上都进行了改进，提高了模型的性能和准确度。
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