YOLOv11改进 | 损失函数改进篇 | 最新ShapeIoU、InnerShapeIoU损失助力细节涨点（含三十余种损失函数改进方法）

已于 2024-11-05 00:51:58 修改
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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： YOLO 人工智能 深度学习 目标检测 计算机视觉 python YOLOv11
于 2024-11-05 00:51:50 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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 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、ShapeIoU

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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YOLOv5改进系列(七) 更换损失函数GIoU，DIoU，CIoU，EIoU，AlphaIoU，SIoU，WIoU
专注于人工智能学习，总结
12-14 3888
*IoU Loss：**主要考虑检测框和目标框重叠面积。**GIoU Loss：**在IoU的基础上，解决边界框不相交时loss等于0的问题。**DIoU Loss：**在IoU和GIoU的基础上，考虑边界框中心点距离的信息。**CIoU Loss：**在DIoU的基础上，考虑边界框宽高比的尺度信息。**EIoU Loss：**在CIoU的基础上，解决了纵横比的模糊定义，并添加Focal Loss解决BBox回归中的样本不平衡问题。
YOLOv8改进 | 损失函数篇 | InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU、FocusIoU等损失函数
Snu77的博客
11-19 1万+
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)。
YOLOv11改进NWD损失函数
最新发布
m0_57201440的博客
05-13 529
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。
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改进损失函数Wise-IoU（高效涨点且操作简单）
p13672294967的博客
05-15 2万+
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。
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。
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。
Yolo v8 改进损失函数：Focal-loss
Phoebee_c的博客
07-26 1万+
param alpha: 阿尔法α,类别权重. 当α是列表时,为各类别权重,当α为常数时,类别权重为[α, 1-α, 1-α, ....],常用于 目标检测算法中抑制背景类 , retainnet中设置为0.25。self.alpha[1:] += (1 - alpha) # α 最终为 [ α, 1-α, 1-α, 1-α, 1-α, ...] size:[num_classes]focal_loss损失函数, -α(1-yi)**γ *ce_loss(xi,yi)
YOLOv10改进 | 损失函数篇 | 最新ShapeIoU、InnerShapeIoU损失助力细节涨点（含三十余种损失函数改进方法）
Snu77的博客
07-10 1461
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。
YOLOv11改进有效涨点专栏目录 | 含卷积、主干、注意力机制、Neck、检测头、损失函数、二次创新C2PSA/C3k2等各种网络结构改进
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Hello，各位读者们好.本文为最新YOLOv11有效涨点专栏目录，YOLOv11以及发布了一个月左右，这个过程中我也是给大家整理了许多的机制，其中包含了C3k2、主干（均支持根据yolov11训练的版本进行二次缩放，全系列都能轻量化）、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新。
AI：217-保姆级YOLOv8改进 | 基于新型损失函数的目标检测性能提升研究
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08-08 3366
InnerIoU（内部交并比）损失函数考虑了目标框内部的重叠区域，旨在更加精确地评估检测框与真实框之间的重叠程度。本文介绍了四种新型损失函数：InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU和FocusIoU，并详细分析了它们的数学原理和优缺点。通过实验结果验证了这些损失函数的有效性，尤其是FocusIoU在目标检测中表现优越。此外，我们还探讨了数据增强、模型架构优化和正则化手段等提升模型性能的方法，并展望了未来的研究方向。
YOLOv8改进损失函数Wise-IoU：提升目标检测性能的新损失函数
UksApps的博客
09-14 4349
为了进一步提高YOLOv8的性能，研究人员提出了一种改进的损失函数——Wise-IoU，它结合了最新的WIoU（Weighted IoU）损失函数，超越了传统的CIoU（Complete IoU）和SIoU（Smooth IoU）。通过实验验证，Wise-IoU相比传统的CIoU和SIoU损失函数，可以在目标检测任务中取得更好的性能。Wise-IoU不仅考虑了目标之间的相对位置和大小差异，还引入了一种智能权重调整机制，可以自适应地调整权重系数，提高目标检测的灵活性和鲁棒性。希望以上内容对您有所帮助！
YOLOv8改进 | EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocusIoU等二十余种损失函数
Snu77的博客
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这篇文章介绍了YOLOv8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YOLOv8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。
Yolov8损失函数改进：MPDIoU新型边界框相似度度量，效果秒杀GIoU 、 DIoU 、CIoU 、 EIoU等 | ELSEVIER 2023
07-29 7105
ELSEVIER 2023 MPDIoU新型边界框相似度度量助力yolov8，适用提升小目标、遮挡物性能提升
YOLOv8改进 | 损失函数篇 | SlideLoss、FocalLoss分类损失函数助力细节涨点(全网最全)
Snu77的博客
01-09 1万+
本文给大家带来的是分类损失SlideLoss、VFLoss、FocalLoss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，欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制
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。
[YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.7]损失函数改进
m0_70388905的博客
06-23 2万+
​前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。解决问题：YOLOv5采用CIOU损失函数，优点：CIOU就是在DIOU的基础上增加了检测框尺度的loss，增加了长和宽的loss，这样预测框就会更加的符合真实框。...
（五）比赛中的CV算法（下4）损失函数的改进（1）
HNU跃鹿战队的博客
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介绍了Focal Loss和GHM两种样本均衡方法和对其损失函数的改进原理
yolov5 iou改进
09-06
Yolov5中的IOU改进是通过引入Wise-IOU损失函数来实现的。这个改进主要是针对训练后期收敛速度慢的问题进行的。在训练的中后期，Wise-IOU v3会根据锚框的质量分配小梯度增益给低质量的锚框，从而减少有害梯度，并且会聚焦于普通质量的锚框，提高模型的定位性能。通过动态更新归一化因子，使梯度增益整体保持在较高水平，从而解决了训练后期收敛速度慢的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [Yolov5:在TensorFlow2中高效实现YOLOV5](https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_42123456/18580682)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [优化改进YOLOv5算法之Wise-IOU损失函数](https://blog.youkuaiyun.com/qq_40716944/article/details/129105958)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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