RT-DETR改进策略【损失函数篇】| 2024 引进Focaler-IoU损失函数 加强边界框回归 (Focaler-DIoU、Focaler-GIoU、Focaler-CIoU)

已于 2024-12-03 21:43:30 修改
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分类专栏： RT-DETR改进专栏 文章标签： RT-DETR 计算机视觉 深度学习 目标检测
于 2024-11-13 16:49:08 首次发布
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一、本文介绍

本文记录的是改进RT-DETR的损失函数，将其替换成Focaler-IoU。现有研究通过利用边界框之间的几何关系来提高回归性能，但忽略了困难样本和简单样本分布对边界框回归的影响。不同检测任务中困难样本和简单样本的分布不同，对于简单样本占主导的检测任务，关注简单样本的边界框回归有助于提高检测性能；对于困难样本比例较高的检测任务，需要关注困难样本的边界框回归。Focaler-IoU能够通过关注不同的回归样本，提高检测器在不同检测任务中的性能。

实现的Focaler-IoU包括：Focaler-DIoU、Focaler-GIoU、Focaler-CIoU

专栏目录：RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

专栏地址：RT-DETR改进专栏——以发表论文的角度，快速准确的找到有效涨点的创新点！

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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 6277
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】| 2024 引进Focaler-IoU损失函数 加强边界框回归
Limiiiing的博客
09-20 1164
本文记录的是改进YOLOv9的损失函数，将其替换成。现有研究通过利用边界框之间的几何关系来提高回归性能，但忽略了困难样本和简单样本分布对边界框回归的影响。不同检测任务中困难样本和简单样本的分布不同，对于简单样本占主导的检测任务，关注简单样本的边界框回归有助于提高检测性能；对于困难样本比例较高的检测任务，需要关注困难样本的边界框回归。，提高检测器在不同检测任务中的性能。实现的。
YOLOv11 损失函数解析
最新发布
浩瀚之水的专栏
03-28 2366
YOLOv11 在 YOLO 系列的持续演进中，通过 ​多模态损失协同优化、动态任务感知机制 和 ​超轻量化设计，实现了检测精度与推理效率的再突破。其损失函数设计融合了前沿的几何建模、分布学习与自监督技术，显著提升了复杂场景下的鲁棒性。
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
10-04 3274
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。
YOLOv11改进策略【损失函数篇】| 利用MPDIoU，加强边界框回归的准确性
Limiiiing的博客
10-10 2068
ℓn​。
从零开始掌握YOLOv11：一文读懂损失函数的奥秘（源码+实操）
数据饕餮
10-03 1万+
DFL Loss 通常与传统的交叉熵损失结合使用，以增强模型对困难样本的学习能力。其核心思想是通过对每个类别的预测概率进行加权，使得模型更加关注那些难以正确分类的样本。5.3 DFL Loss 的具体意义通过引入平衡因子 α，DFL Loss 可以更好地处理类别不平衡问题。对于少数类别的样本，可以通过增加其权重来提升其重要性，从而提高模型对这些类别的检测性能。通过聚焦参数 γ，DFL Loss 可以让模型更加关注那些难以正确分类的样本。当。
RT-DETR改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、RepC3、注意力机制、Neck上百种创新机制
热门推荐
Snu77的博客
01-29 2万+
Hello，各位读者们好Hello，各位读者，距离第一天发RT-DETR的博客已经过去了接近两个月，这段时间里我深入的研究了一下RT-DETR在ultralytics仓库的使用，旨在为大家解决为什么用v8的仓库训练的时候模型不收敛，精度差的离谱的问题，我也是成功的找到了解决方案，对于ultralytics仓库进行多处改进从而让其还原RT-DETR官方的实验环境从而达到一比一的效果。同时本人一些讲解视频和包含我所有创新的RT-DETR文档。
RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
Limiiiing的博客
12-03 8602
1️⃣本专栏已更新150多种不同的改进方法，所使用并改进的每一个模块均包含详细的模块分析、原理讲解、个人总结、多种改进方式以及完整的修改流程，所有改进100%可直接运行。2️⃣所有改进点均为近三年顶会，顶刊提出的先进算法，将其融入到中，紧跟学术热点，适应不同的任务场景。3️⃣团队内发表数篇SCI论文，熟悉完整的发表流程，订阅专栏即可进群享受模型训练、模型改进、论文写作、投稿选刊，从入门到论文的各种答疑内容。4️⃣专栏内容会持续更新，最近更新时间：2024-12-4。项目介绍在大家购买专栏后，加入学习
【RT-DETR改进涨点】更加聚焦的边界框损失Focaler-IoU、InnerFocalerIoU（二次创新）
Snu77的博客
02-09 1789
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。
RT-DETR优化改进：IoU系列篇 | Focaler-IoU​​​​​​​更加聚焦的IoU损失Focaler-IoU |2024年最新发表
会AI的学姐
01-24 406
Focaler-IoU更加聚焦的IoU损失Focaler-IoU，能够在不同的检测任务中聚焦不同的回归样本，使用线性区间映射的方法来重构IoU损失
Inner-IoU基于辅助边框的IoU损失，高效结合 GIoU, DIoU, CIoU，SIoU
酸菜鱼Cc的博客
03-27 545
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 | InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU、FocusIoU等损失函数
Snu77的博客
11-19 9977
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)。
YOLO11涨点优化：IoU优化 | Unified-loU，用于高品质目标检测的统一loU ，2024年8月最新IoU
10-15 494
提出了一种新的IoU损失函数，称为统一IoU(Unified-IoU, UIoU)，它更关注不同质量预测框之间的权重分配，该损失函数既考虑了预测盒与GT盒之间的几何关系，又考虑了IoU权值和置信度信息，充分利用了已知信息
【YOLOv11改进[损失函数]】使用结合InnerIoU和Focaler的各种损失函数助力YOLOv11更优秀
静谧、淡雅
10-19 1260
【YOLOv11改进[损失函数]】使用结合InnerIoU和Focaler的各种损失函数助力YOLOv11更优秀
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 1558
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，
YOLOv8模型改进 第十一讲 添加自适应阈值焦点损失（ATFL）函数解决类别不平衡
qq_64693987的博客
10-22 3941
自适应阈值焦点损失（Adaptive Threshold Focal Loss，ATFL）是一种用于目标检测和分割任务的损失函数，旨在解决类别不平衡问题并提高模型对难以分类样本的关注。ATFL 的设计灵感源自焦点损失（Focal Loss），后者通过降低易分类样本的损失权重来集中模型的注意力于难以分类的样本上。自适应性：ATFL 根据每个样本的特征和模型的输出自适应地调整损失权重。它能够动态地根据预测结果和真实标签之间的差异，调整阈值，使得模型在训练时更加关注难以分类的样本。焦点机制。
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 1047
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。
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 1735
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 1403
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。
rt-detr改进损失函数
03-10
### 关于RT-DETR模型中改进损失函数的方法 #### 更换为DIoU损失函数 为了提升RT-DETR检测精度，可以考虑采用不同的损失函数来优化边界框回归的效果。具体来说，更换成DIoU（Distance IoU）损失函数能够显著改善模型的表现[^1]。 DIoU不仅考虑到预测框与真实框之间的重叠面积比例，还引入了两者中心点距离作为惩罚项，从而使得模型更加关注目标位置的准确性。这种设计有助于减少误检率并提高定位精确度，在实际应用中有更好的表现。 #### 多种IoU变体的选择 除了DIoU之外，还有其他几种基于交并比(IoU)概念发展而来的损失函数可供选择，比如SIoU、GIoU、CIoU以及WIoU等。这些不同类型的IoU损失各有特点： - **GIoU (Generalized Intersection over Union)**: 扩展传统IoU定义范围至最小外接矩形区域； - **DIoU**: 增加了两个边界的欧几里得距离因子； - **CIoU (Complete Intersection Over Union)**: 结合尺度不变性和纵横比一致性因素； - **SIoU (Symmetric Distance-based IoU Loss)** 和 **WIoU (Weighted IoU)** : 提供额外特性支持特殊应用场景需求； 通过对比实验发现，在大多数情况下，上述方法均能不同程度地促进RT-DETR训练过程中的收敛速度及最终测试集上的mAP指标得分[^2]。 #### 使用MPDIoU增强边界框回归准确性 另一种有效的策略是利用MPDIoU(Multi-Perspective Distance IoU)，这是一种综合考量多视角下物体间相对位姿关系的新颖损失形式。它旨在进一步强化对于复杂场景中目标检测任务的支持能力，特别是当面对遮挡严重或者姿态变化较大的实例时表现出色[^3]。 ```python import torch.nn as nn class CustomLoss(nn.Module): def __init__(self, loss_type='diou'): super(CustomLoss).__init__() self.loss_fn = { 'giou': GIoULoss(), 'diou': DIoULoss(), 'ciou': CIoULoss() }[loss_type] def forward(self, pred_boxes, target_boxes): return self.loss_fn(pred_boxes, target_boxes) # Example usage during training loop criterion = CustomLoss(loss_type='diou') output_loss = criterion(predictions, targets) ```
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