YOLOv8v10涨点改进 | 独家小目标涨点、损失函数改进篇 | 引入MPDIoU损失函数，适合目标密重叠的特殊情况，一种高效准确的边界框回归损失函数，优于现有损失函数的性能

最新推荐文章于 2025-11-23 21:01:39 发布
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分类专栏： YOLOv8v10有效涨点创新改进+永久更新中 文章标签： YOLO 目标检测 人工智能
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YOLOv10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
07-10 1246
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。
YOLOv10改进：LOSS系列篇 | Wasserstein Distance Loss，助力小目标涨点
会AI的学姐
06-12 528
Wasserstein Distance Loss ，对小目标、遮挡物性能提升明显
YOLOv10改进，YOLOv10改进损失函数为Powerful-IoU（2024年最新IOU），助力高效涨点
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
09-16 2106
物体定位是物体检测中的一项关键任务，它严重依赖于边界框回归 (BBR) 损失函数的评估和优化。因此，边界框回归损失函数显著影响物体检测器的性能。大多数 BBR 损失可归类为 𝑙𝑛-norm 和基于 IoU 的损失。如下图所示，不同IoU 损失函数引导的锚框回归过程。彩色框为不同损失函数引导的锚框在回归过程中的分布。很明显，PIoU 损失引导的锚框回归最快，可以最快地逼近目标框。而且，除 PIoU 损失外，所有损失函数引导的锚框都存在面积扩大的问题，而 PIoU 损失引导的锚框不存在此问题。
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 1653
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。
YOLOv8v11涨点改进 | 独家创新、损失函数改进篇 | TGRS 2025顶刊 | 带来AIoU小目标涨点损失函数，增强了目标检测中对边界框形状和尺寸的敏感度，适合复杂场景和小物体检测中有效涨点
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-17 48
​摘要：在航空遥感图像中进行目标检测对交通管理、公共安全和生态监测等应用至关重要。然而，现有方法在处理多尺度目标、复杂背景和频繁遮挡时存在困难，导致全局特征提取不足和多尺度损失计算不稳定。为解决这些问题，我们提出了多特征注意力增强型仅需一次检测（MFAE -YOLO）网络。该方法通过引入全局特征融合处理（GFFP）模块来提升全局特征提取能力。主干网络融合了通道、像素和空间（FCPS）注意力模块以增强特征表征，同时采用C2F特征池提取单元（C2F-FPEU）优化基于池化的特征提取。
YOLOv10涨点改进：上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测
①答疑群聊服务；②YOLO大模型知识问答系统；③计算机视觉论文生成智能体；
05-30 2859
加入动态上采样DySample在NEU-DET案列进行可行性验证，mAP50从0.683提升至0.705，涨点显著;
YOLO11改进：LOSS系列篇 | Wasserstein Distance Loss，助力小目标涨点
会AI的学姐
10-23 252
Wasserstein Distance Loss ，对小目标、遮挡物性能提升明显
芒果YOLOv10改进28：损失函数IoU篇XIoU：全网首发最新改进｜结合XIoU损失函数，相比较CIoU改进涨点，YOLO改进Trick，提升网络模型性能、收敛速度和鲁棒性
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
06-09 810
YOLOv10改进：损失函数IoU篇XIoU：全网首发最新改进｜结合XIoU损失函数，相比较CIoU改进涨点，YOLO改进Trick，提升网络模型性能、收敛速度和鲁棒性
YOLOv11改进缝合检测头 | 基于ASFF改进的四头结构FASFFHead设计与实现-面向小目标检测的优化方案（附代码）
一键难忘的博客
07-08 616
本文带来的最新改进机制是我独家创新设计的 FASFFHead 检测头，基于经典的 ASFFHead（自适应空间特征融合）进行二次改进和扩展，解决了其只能用于三头检测且在跨尺度融合中存在特征信息丢失的问题。本文所提出的 FASFFHead 不仅结构更灵活，而且支持四分支输出（四头版本），可进一步增强对小目标或大目标的专属检测能力，尤其适用于多尺度目标分布复杂的场景。
【跟我学YOLO】（3）训练 YOLO11 图像分割模型
youcans的博客
11-23 679
本文介绍了如何使用YOLOv11进行图像分割任务YOLOv11在COCO-seg数据集上预训练，提供了多个分割模型选项，支持实例分割任务输出对象掩码和类别标签。文章详细说明了安装步骤和模型选择建议，帮助用户快速上手YOLOv11图像分割应用。
即插即用系列 | ICASSP 2025 CAF-YOLO 实战解析：ACFM & MSNN 模块详解
分享顶会顶刊论文即插即用模块
11-21 748
本文提出CAF-YOLO框架，用于解决生物医学图像中微小病变检测的精度问题。该模型基于YOLOv8，创新性地结合CNN与Transformer优势，设计了注意力与卷积融合模块（ACFM）实现全局与局部特征互补，以及多尺度神经网络（MSNN）增强跨尺度特征聚合。实验表明，该方法在微小目标检测任务上表现优异，超越了现有先进方法。该框架具有通用性，可应用于各类视觉任务中的特征增强。
【完整源码+数据集】中药材数据集，yolov8中药分类检测数据集 9709 张，中药材分类识别数据集，中药材识别系统实战教程
CV 小涵的博客，计算机本硕211毕业，研究计算机视觉、模型微调、RAG等方向，收藏有国内外优质数据集，解决视觉相关项目方案，欢迎交流讨论。
11-19 1125
【完整源码+数据集】中药材数据集，yolov8中药分类检测数据集 9709 张，中药材分类识别数据集，中药材识别系统实战教程，目标检测，包含YOLO/VOC格式标注，训练、验证、测试集已划分。 数据集中标签包含50种分类，代表人参，水蛭，大枣，百合，黄连，乌梅，厚朴，牡蛎，海马，罗汉果，甘草，三七，通草等等。 检测场景为药田、药材市场、药材加工厂、药材仓储等场景，可用于药材种植环节精准管控、采收分拣提质增效、市场流通质量把关、药材仓储安全动态监测等。 基于YOLOv8的中药材检测系统实战详细步骤。
YOLOv8 验证码识别：从数据标注到模型部署的完整实战教程
沉寂
11-23 98
本文将手把手教你如何使用 YOLOv8 训练一个高精度的验证码识别模型，涵盖数据标注、环境配置、模型训练、验证测试全流程。基于 RTX 4090 服务器实测，600 张训练图片即可达到 50%+ 准确率，是 OCR 和验证码识别入门的首选方案。
2025-简单点-ultralytics.models.yolo.detect.predict.py解析
万物琴弦存于你的泡沫之中，光锥之外
11-19 404
继承BasePredictor： 有preprocess和pre_transform和stream_inference等方法。老东西了，扣除padding后，除以gain，返回到最初的大小。construct_results就是构造成独有的Result对象。主要关注nms和construct_results。就是个控制上下界，避免计算错误。
关于共享网盘的创建以及YOLOv5综述
2503_92128136的博客
11-20 384
量级分为n（轻量化）、s、m、l、x五类，参数规模与检测精度正相关，速度负相关，轻量化模型（n/s）适配实时检测场景，大容量模型（l/x）适合高精度需求场景；共享网盘作为数字化时代文件存储、协作与分发的核心工具，凭借云端存储、跨端同步、权限可控的核心优势，已深度融入个人办公、团队协作、学术科研、项目管理等多元场景，不仅彻底改变了传统 U 盘拷贝、邮件传输等方式的低效与局限，更有效破解了多场景下文件传输混乱、版本迭代丢失、权限管控薄弱、跨地域协作不便等痛点。二、YOLOv5模型下载全流程。
YOLO中骨干网络与检测头的关系
最新发布
Lazy_Goat的博客
11-23 142
输入：骨干网络提取的高级语义特征处理：通过卷积层学习特征到类别的映射数学本质：计算特征向量与类别权重向量的相似度输出：每个位置的类别概率分布决策：基于概率选择最可能的类别关键理解骨干网络负责"看"图像并提取有意义的特征检测头负责"理解"这些特征并做出分类决策分类能力是通过学习特征与类别之间的统计关联获得的整个过程是端到端学习的，所有组件协同工作这种设计让网络能够自动发现对分类最有用的特征模式，而不是依赖人工设计的特征。
yolov5 安装
webBOFB的博客
11-22 188
2.安装torch和torchvision。选择yolov5格式。
yolo parse_model 函数详解
leiming6的博客
11-23 602
==================== 新增代码开始（你原始代码加入的 LocalAttention 特殊处理） ====================# d["backbone"] 和 d["head"] 都是类似 [(from, number, module_name, args), ...] 的条目列表。# ----------------- 遍历 backbone 和 head 中定义的每一层 -----------------
YOLO v11的学习记录（七） 阶段小结
xulibo5828的博客
11-21 751
这份配置是YOLOv8s 分割模型的标准训练配置，核心逻辑是：使用预训练权重迁移学习，10 轮训练，批次 4，输入尺寸 640，启用混合精度和常用数据增强，训练过程中验证并保存最优模型。可根据实际需求调整（如增大batch、增加epochs、开启等），重点关注data（数据集配置）、epochs（轮数）、batch（批次）、device（设备）这几个关键参数。
用yolov11进行雾天情况下的车辆目标检测时，如果想要检测效果更好，应该选用什么损失函数比较好
02-26
<think>嗯，用户问的是在使用YOLOv11进行雾天车辆检测时，如何选择损失函数以获得更好的效果。首先，我需要确认YOLOv11是否存在，因为目前主流的是YOLOv5、v7、v8，还有YOLOv9和v10。可能用户指的是YOLOv5或者某个变种？或者可能是笔误？不过不管怎样，假设YOLOv11存在或者用户指的是某个特定版本，我需要根据雾天检测的挑战来推荐损失函数。 雾天环境下，图像通常存在低对比度、模糊、颜色失真等问题，导致目标检测困难。这时候传统的损失函数可能不够，需要考虑改进。常见的损失函数包括CIoU、Focal Loss、EIoU、SIoU等。另外，可能需要结合一些去雾的预处理或者数据增强方法。 首先，CIoU损失函数考虑了重叠面积、中心点距离和长宽比，可能比传统的IoU更好，但雾天情况下目标边界可能更模糊，这时候CIoU是否能有效处理？或者是否需要其他改进的IoU变体？ Focal Loss主要用于解决类别不平衡问题，在雾天情况下，可能正负样本不均衡的问题更严重，尤其是车辆可能被遮挡或模糊，导致漏检。这时候Focal Loss可能有助于减少易分类样本的损失权重，专注于难例。 另外，EIoU在CIoU基础上进一步优化了长宽比的差异，可能更稳定。而SIoU引入了方向性考虑，可能帮助模型更准确预测边界框的方向，对于雾天中方向各异的车辆可能有帮助。 除此之外，可能还需要考虑结合图像增强的损失函数，比如在损失函数中加入对抗训练的成分，或者使用感知损失结合去雾网络。或者，采用多任务学习，同时进行去雾和检测，但这种方法可能比较复杂。 用户可能需要的是在现有YOLO框架下调整损失函数，而不是修改模型结构。因此，推荐改进的IoU变体，如EIoU或SIoU，可能更实际。同时，结合Focal Loss处理分类问题，尤其是雾天中难以区分的背景和车辆。 另外，数据增强方面，模拟雾天的数据增强方法，如添加雾效，可能提升模型鲁棒性。或者使用去雾算法预处理图像，但这样会增加计算成本。 总结下来，可能的建议是使用SIoU或EIoU作为回归损失，结合Focal Loss作为分类损失。同时，调整数据增强策略，引入雾天模拟，并可能考虑注意力机制模块来提升模型对模糊目标的关注。</think>在雾天场景下进行车辆目标检测时，图像的低对比度、模糊和色彩失真会导致传统损失函数的效果受限。针对YOLO系列模型（包括假设的YOLOv11或其他变体），以下损失函数和优化策略可能提升检测效果： --- ### **1. 推荐改进的损失函数** #### **(1) Focal-EIoU Loss** - **EIoU（Efficient IoU）**：在CIoU基础上解耦了长宽比的优化，直接最小化预测框与真实框的宽度和高度差异，收敛速度更快，适合雾天模糊边界的情况。 - **结合Focal Loss**：解决雾天中前景（车辆）与背景（雾气）的样本不均衡问题，增加难样本（模糊车辆）的损失权重。 - **代码示例**（以YOLO框架为例）： ```python class FocalEIoULoss(nn.Module): def __init__(self, gamma=2.0): super().__init__() self.gamma = gamma def forward(self, pred, target): # 计算EIoU bbox_loss = 1 - eiou(pred, target) # 加入Focal加权 focal_weight = (1 - torch.exp(-bbox_loss)) ** self.gamma return (focal_weight * bbox_loss).mean() ``` #### **(2) SIoU Loss** - **方向感知的损失**：通过考虑边界框的角度对齐（如车辆方向），减少雾天模糊导致的预测框方向偏差。 - 适合雾天中车辆可能出现倾斜或部分遮挡的场景。 #### **(3) Perception-aware Loss** - **结合图像复原思想**：在损失函数中引入图像去雾的感知指标（如SSIM），联合优化检测和图像质量。 - 需设计多任务网络，可能增加计算量，但能端到端提升雾天鲁棒性。 --- ### **2. 辅助优化策略** #### **(1) 数据增强** - **合成雾天数据**：使用Albumentations库添加雾效，模拟不同浓度雾气。 ```python import albumentations as A transform = A.Compose([ A.RandomFog(fog_coef_lower=0.3, fog_coef_upper=0.5, p=0.5), A.RandomContrast(limit=0.2, p=0.5) ]) ``` - **真实雾天数据集**：融合RTTS、Foggy Cityscapes等公开雾天数据集。 #### **(2) 特征增强模块** - **添加注意力机制**：在YOLO的Backbone中插入CBAM或SE模块，增强模型对模糊目标的关注。 - **示例修改**（YOLO的Conv模块中）： ```python class CBAMBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels): super().__init__() self.channel_attention = ChannelAttention(in_channels) self.spatial_attention = SpatialAttention() def forward(self, x): x = self.channel_attention(x) x = self.spatial_attention(x) return x ``` #### **(3) 预处理/后处理优化** - **实时去雾预处理**：在输入模型前使用轻量级去雾算法（如FFA-Net的剪枝版），但需平衡速度与精度。 - **动态NMS调整**：雾天目标重叠可能更多，采用Soft-NMS替代传统NMS，减少漏检。 --- ### **3. 实验建议** - **消融实验**：依次测试EIoU、SIoU、Focal Loss的组合效果，记录AP50和AP50:95。 - **可视化分析**：使用Grad-CAM观察模型关注区域，验证雾天下的特征提取是否合理。 --- ### **总结** - **优先尝试**：Focal-EIoU + 雾天数据增强 + CBAM注意力。 - **进阶方案**：若算力允许，可联合训练去霾网络（如DehazeSubnet）与检测模型，共享特征提取层。 实际效果需根据具体场景验证，建议在RTTS等雾天数据集上对比不同配置的mAP提升。
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