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

AIoU损失函数提升小目标检测
最新推荐文章于 2025-11-23 19:13:18 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： 目标检测 目标跟踪 人工智能 YOLO YOLOv8创新改进 YOLOv10创新改进 计算机视觉
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一、本文介绍

🔥本文给大家介绍一种小目标检测AIoU损失函数优化YOLOv8v11模型！AIoU损失函数通过对传统IoU损失函数的优化，增强了目标检测中对边界框形状和尺寸的敏感度，尤其在复杂场景和小物体检测中具有明显优势。它结合了IoU损失、距离损失和形状损失，为遥感图像中目标检测提供了更加准确和稳定的损失计算方法，从而提高了模型的检测精度。

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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
Snu77的博客
11-05 7万+
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。
YOLOv11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
11-04 2812
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，
YOLOv11改进 | Neck篇 | 双向特征金字塔网络BiFPN助力YOLOv11有效涨点
Snu77的博客
10-13 7673
本文给大家带来的改进机制是BiFPN双向特征金字塔网络，其是一种特征融合层的结构，也就是我们本文改进YOLOv11模型中的Neck部分，它的主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度。本文给大家带来的结构可以让大家自行调节网络结构大小，同时能够达到一定的轻量化效果，为什么发BiFPN呢因为它算是YOLO系列改进中的常青树了，大家可以借鉴它的双向特征思想来创新自己的Neck结构本文的BiFPN通过yaml文件配置可以让大家自行调配其结构。
YOLOv11改进 | Neck篇 | 轻量化跨尺度跨通道融合颈部CCFM助力YOLOv11有效涨点
Snu77的博客
10-08 7047
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平均质量分98分，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，目前本专栏免费阅读(暂时，大家尽早关注不迷路~)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~YOLOv11有效涨点专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备​ycb。
YOLOv11改进 | 细节涨点篇 | 文本感知CARAFE提高精度的上采样方法（助力细节长点）
Snu77的博客
11-05 1441
本文给大家带来的最新的改进机制是CARAFE（Content-Aware ReAssembly of FEatures）是一种用于增强卷积神经网络特征图的上采样方法。其主要旨在改进传统的上采样方法就是我们的Upsample的性能。使用输入特征本身的内容来指导上采样过程，从而实现更精准和高效的特征重建。CARAFE是一种即插即用的上采样机制其本身并没有任何的使用限制特别是在需要精细上采样的场景中，如图像超分辨率、语义分割等。这种方法改善了上采样过程中的细节保留和重建质量，使网络能够生成更清晰、更准确的输出。
YOLOv11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
09-30 3675
本文记录的是改进YOLOv11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与之间的几何关系，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。
YOLOv11改进 | Neck篇 | 给yolov11分别增加小目标检测层P2和大目标检测层P6
Snu77的博客
11-06 4954
本文给大家带来的最新改机制是给YOLOv11增加分别增加小目标P2和大目标检测层P6（两个yaml文件），有的读者可能检测的目标是小目标，那么我们增加小目标检测层是非常容易涨点的，或者你的检测目标是图片占比很大的（很少有这样的）那么增加大目标检测层是非常好的选择，本文根据YOLOv8官方提供的P2和P6两个版本yaml文件，进行YOLOv11的参考性移植，大家可以选择P2或者P6作为自己的一个论文创新点.欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！
YOLOv11改进 | 主干/Backbone篇 | 2024最新重写星辰StarNet助力yolov11有效涨点（yolov11全系列轻量化）
Snu77的博客
12-16 4153
本文给大家带来的最新改进机制是Rewrite the Stars，其探讨了“星操作”（即元素级的乘法）在网络设计中的潜力。文章提出，星操作能够将输入映射到高维的非线性特征空间中，而不需要增加网络的宽度。这个过程类似于机器学习中的核技巧，但通过保持网络的紧凑性和低延迟实现了高效的计算。本文将其添加到YOLOv11中并且根据yolov11的N、S、M、L、X进行缩放和扩张，yolov11全系列可实现轻量化。
YOLOv11改进 | Conv/卷积篇 | 全维度动态卷积ODConv与二次创新C3k2助力YOLOv11有效涨点
weixin_39818775的博客
06-01 834
全维度动态性：核/空间/通道/输入四重自适应多尺度协同：通过C3k2整合不同感受野高效计算：注意力机制实现智能资源分配显著性能提升：COCO mAP提升4.5%实验表明，该改进对小目标检测尤为有效(mAP提升7.4%)，同时保持了合理的计算开销增长。这种动态卷积与架构创新的结合为目标检测模型设计提供了新思路，其模块化特性也便于迁移到其他视觉任务中。未来工作将聚焦于动态机制的自动化和硬件友好性优化。
YOLOv11涨点改进 | 独家创新Neck改进篇 | 给yolov11分别增加P2小目标检测层和P6大目标检测层，助力YOLOv11有效涨点
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
09-05 201
本文介绍了YOLOv11模型针对小目标和大目标检测的改进方案。通过增加P2检测层（下采样4倍）提升小目标检测能力，适用于交通标志、无人机等细小目标；引入P6检测层（下采样64倍）增强大目标识别效果，适合建筑群、卡车等大型目标。改进后的模型在安防、遥感等场景中表现更优。文章还提供了yolov11n_p2.yaml和yolov11n_p6.yaml两个配置文件的创建方法，分别用于小目标和大目标检测任务，并确保其正常运行。这些改进显著提升了模型对不同尺寸目标的检测精度和召回率。
YOLOv11全新改进 | 最全损失函数改进篇 | SIoU 、WIoU、GIoU、DIoU、EIOU、CIoU， InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU、FocusIoU等损失函数
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
08-15 608
本文详细介绍了如何在YOLOv11模型中修改损失函数，提供了完整的代码实现步骤。主要内容包括：1）准备多种IoU损失函数的核心代码；2）分步骤替换metrics.py、loss.py和tal.py三个关键文件中的相关代码；3）提供了SIoU、WIoU、GIoU等多种损失函数的实现方法；4）给出了损失函数使用建议，建议优先改进模型结构，最后再考虑损失函数优化。文章还包含了详细的代码对比和参数说明，帮助开发者快速实现YOLOv11损失函数的自定义修改。
黄仁勋GTC开场：「AI-XR Scientist」来了！
2501_94005722的博客
11-20 1309
丛乐 (Le Cong)，斯坦福大学医学院病理学系和遗传学系教授。他被公认为是 CRISPR 基因编辑领域的奠基人之一。早在哈佛大学攻读博士学位期间，丛乐在导师张锋（Feng Zhang）和乔治・丘奇（George Church）的指导下，作为第一作者在 Science, Cell, Nature 杂志上发表了数篇标志性论文，首次证实 CRISPR/Cas9 系统可以在哺乳动物和人类细胞中实现基因编辑，为这一革命性技术的后续应用奠定了基石。
传统NLP算法
记录成长‌，知识沉淀，连接同行‌
11-19 734
传统NLP算法与当前大模型的对比分析 传统NLP算法主要基于规则和统计模型（如HMM、CRF、SVM），依赖人工特征工程和领域知识，适合特定任务但泛化能力有限。其优势在于可解释性强、计算资源需求低。典型应用包括分词、命名实体识别和文本分类等。 现代大模型（如Transformer架构LLM）采用预训练-微调范式，通过海量数据自动学习语言表示，具备强大的生成能力和跨任务迁移性。它们能处理复杂任务如对话生成和多语言翻译，但需巨额计算资源。 二者存在技术演进关系：大模型继承了传统NLP的核心思想，但通过深度学习实
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1466
基于华为开发者空间实现花卉识别
人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 459
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
最新发布
人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
11-23 138
由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
创客匠人 2025 高峰论谈（11.22-25）：AI 智能体重构创始人 IP 打造与知识变现的管理逻辑
ckjrxx的博客
11-20 627
这一 “数据化定位逻辑”，将在。创客匠人峰会筹备阶段强调，AI 智能体的核心意义是 “解放人”—— 将创始人从机械性工作中解放，专注知识体系迭代、用户信任构建等核心价值创造，让知识变现从 “个人生意” 升级为 “企业级业务”。创始人 IP 定位的核心是 “找到市场需求与核心能力的交集”，传统模式本质是 “个体直觉管理”，而 AI 智能体通过数据化管理思维，将定位转化为可量化、可追溯的流程。这些问题本质是企业管理中 “个体能力” 与 “系统效率” 的失衡，而 AI 智能体的出现，正从管理底层重构这一逻辑。
强化学习人形机器人奖励函数分析
ModestCoder_的博客
11-23 574
PPO (Proximal Policy Optimization) 是一种 Actor-Critic 架构算法。奖励函数是整个学习过程的指挥棒。学习预测未来的累积回报（Return）。用于处理物理限制的软约束，形式通常为单边损失（Hinge Loss）。，作为 Cost/Penalty 使用，用于约束能量和保持稳定。以下是代码中各个奖励项的数学表达及其物理含义分析。形式，旨在最大化机器人对指令的跟随精度。这种设计是现代机器人控制领域的标准范式。形式，在总奖励计算中通常会被赋予。
宇树G1-D：人形机器人下一步方向！
Charlie_Mo的博客
11-21 954
宇树科技推出G1-D人形机器人工作站全栈解决方案，实现从硬件平台向"硬件+数据+AI"生态平台升级。该方案以G1-D为核心载体，为AI模型开发提供强力支撑，可应用于制造业等场景，提升生产精度和效率。在AI技术快速发展的背景下，掌握基于G1-D的AI开发技能将增强就业竞争力。这一创新方案为行业搭建AI训练基础设施，推动技术进步，展现未来发展潜力。
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