YOLOv8v10改进 | 最全损失函数改进篇 | SIoU 、WIoU、GIoU、DIoU、EIOU、CIoU， InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU、FocusIoU等损失函数

已于 2024-11-14 20:47:19 修改
阅读量810 收藏 3
点赞数 7
分类专栏： YOLOv8v10 创新改进+前往b站关注AI缝合怪订阅 YOLOv8 创新改进+前往b站关注:AI缝合怪订阅 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 计算机视觉 目标检测 yolov10 yolov8
于 2024-09-09 12:16:30 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_45972324/article/details/141954789
版权

YOLOv8v10专栏限时199元订阅链接：限时199元去b站关注：AI缝合怪订阅YOLOv8v10 创新改进高效涨点+持续改进300多篇

（订阅的小伙伴，终身免费享有后续YOLOv11或是其他版本的改进专栏）

手把手带你教你如何修改YOLOv8v10中的损失函数

目录

手把手带你教你如何修改YOLOv8v10中的损失函数

第一步：准备好最全损失函数核心代码

第二步 手把手添加SIoU 、WIoU、GIoU、DIoU、EIOU、CIoU， InnerIoU等损失函数到模型中

2.1 步骤一：找到'ultralytics/utils/metrics.py'文件

替换bbox_iou前：

替换bbox_iou后：

2.2 步骤二：找到'ultralytics/utils/loss.py'文件

替换前：

替换后：

 提供完整iou代码

2.3 步骤三 ：找到''ultralytics/utils/tal.py''文件

替换前：

替换后：

 提供完整修改代码 

 损失函数修改成功：正常运行

重点：损失函数使用建议

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
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 1762
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。
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 3853
*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。
在yolov8中更改损失函数
fool996的博客
02-25 1万+
之后，打开loss.py函数文件，然后 找到 class BboxLoss(nn.Module): 如图所示
YOLOv8损失函数篇 | 更换损失函数
weixin_41171614的博客
05-07 6185
YOLOv8更换损失函数
Yolov8修改损失函数
小嘤熊的博客
01-04 7623
(这里可以使用Focus的思想，如果想使用则在下面的红框内添加Foucs=True即可,Focus一般情况下精度会更高，但也有个别的例外)③找到文件ultralytics/utils/tal.py，在这个文件中找到如下的代码块，这里已经修改完了(这里不要开启Focus，如果步骤二开启这里也不要开启，同时现在修改了，如果你想要使用inner就设置inner为True，举例如果你使用WIoU，如果不设置inner则此时为WIoU，如果你设置inner为True，那么此时使用的就是inner_WIoU)
YOLOv8改进:损失函数改为SIOU、EIOU、WIOU、Focal-IOU、a-IOU
weixin_45303602的博客
10-10 2万+
在机器学习领域，损失函数（Loss Function）是衡量模型预测值和真实值之间差异的函数。在训练期间，模型会尝试最小化损失函数的值，从而提高模型的准确性。通常来说，损失函数的定义方式取决于你要解决的问题类型。例如，在分类问题中，常见的损失函数包括交叉熵损失函数和负对数似然损失函数等；在回归问题中，通常使用均方误差（MSE）损失函数和平均绝对误差（MAE）损失函数等。以分类问题为例，交叉熵损失函数是一种常用的损失函数，通常用来度量模型在分类问题上的性能。
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)。
YOLOv8改进 | EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocusIoU等二十余种损失函数
Snu77的博客
11-19 1万+
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。
YOLOv11改进 | 损失函数改进篇 | EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocusIoU等二十余种损失函数
Snu77的博客
11-04 3324
这篇文章介绍了YOLOv11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YOLOv11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
10-04 3562
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。
yolov8改进损失函数Wise-IoU（高效涨点且操作简单）
热门推荐
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模型改进——修改损失函数
最新发布
qq_60131119的博客
03-07 1077
【代码】YOLOv8模型改进——修改损失函数。
focalloss pytorch
weixin_38241876的博客
11-24 583
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.
yolov5 优化系列（三）：修改损失函数
weixin_50862344的博客
08-23 1万+
yolov5 优化系列（三）：修改损失函数
YOLOv5改进实战 | 更换损失函数（一）之EIoU、Alpha-IoU、SIoU篇
w94ghz的博客
09-18 1万+
Yolov5改进之更改损失函数（EIOU、SIOU）
qq_46542320的博客
07-06 8140
注意：以EIOU为例，当 EIOU=True，alphaIOU>1时，则损失函数是两者的结合，为 a-eiou。当alphaIOU=1时，则损失函数就是EIOU。推荐up主：一个非常棒的B站up主，都去看！大家也可以尝试着添加其他损失函数。
YOLOv8改进 | 损失篇 | VarifocalLoss密集目标检测专用损失函数 (VFLoss，原论文一比一复现)
Snu77的博客
01-06 3837
本文给大家带来的是损失函数改进VFLoss损失函数，VFL是一种为密集目标检测器训练预测IoU-aware Classification Scores（IACS）的损失函数，我经过官方的版本将其集成在我们的YOLOv8的损失函数使用上，其中有很多使用的小细节(否则按照官方的版本使用根本拟合不了，这也是为啥网上的版本拟合不了的原因，其中需要设置一些参数)，后面我也会给大家讲解到底模型改到什么地步的时候引入损失函数改进，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),
YOLOv8改进实战 | IoU篇 | 更换损失函数之MPDIOU（2023最新IOU）篇，即插即用
w94ghz的博客
10-23 4885
YOLOv10改进 | 损失函数篇 | InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU、FocusIoU等损失函数
Snu77的博客
07-09 3206
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)。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值