【YOLO11改进 - 损失函数】Shape-IoU：考虑边框形状与尺度的指标

最新推荐文章于 2025-06-04 00:15:00 发布
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分类专栏： YOLO11创新改进涨点与实战案例 文章标签： 人工智能 yolov11 cnn 神经网络 YOLO yolo11
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YOLO11目标检测创新改进与实战案例专栏

文章目录： YOLO11创新改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例

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文章目录

介绍

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摘要

作为检测器定位分支的重要组成，边框回归损失在目标检测任务中发挥巨大作用。现有的边框回归方法，通常考虑了GT框与预测框之间的几何关系，通过使用边框间

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Shape-IoU：考虑边框形状与尺度的度量
AI浩
01-07 1235
作为检测器定位分支的重要组成部分，边界框回归损失在目标检测任务中发挥着重要作用。现有的边界框回归方法通常考虑真实框（GT box）与预测框之间的几何关系，并使用边界框的相对位置和形状来计算损失，而忽略了边界框的固有属性（如形状和尺度）对边界框回归的影响。为了弥补现有研究的不足，本文提出了一种专注于边界框本身形状和尺度的边界框回归方法。首先，我们分析了边界框的回归特性，发现边界框本身的形状和尺度因素会对回归结果产生影响。
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 1761
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。
损失函数篇 | YOLOv8 引入 Shape-IoU 考虑边框形状与尺度的度量
YOLOv8项目贡献者
01-06 4696
现有的边框回归方法，通常考虑了GT框与预测框之间的几何关系，通过使用边框间的相对位置与相对形状等计算损失，而忽略了边框其自身的形状与尺度等固有属性对边框回归的影响。
作者导读：Shape-IoU：考虑边框形状与尺度的度量
qq_45911380的博客
01-01 8962
作为检测器定位分支的重要组成，边框回归损失在目标检测任务中发挥巨大作用。现有的边框回归方法，通常考虑了GT框与预测框之间的几何关系，通过使用边框间的相对位置与相对形状等计算损失，而忽略了边框其自身的形状与尺度等固有属性对边框回归的影响。为了弥补现有研究的不足，本文提出聚焦边框自身形状与尺度的边框回归方法。首先我们对边框回归特性进行分析，得出边框自身形状因素与尺度因素会对回归结果产生影响。
YOLOv5独家原创改进：提出一种新的Shape IoU，更加关注边界框本身的形状和尺度，对小目标检测也很友好 | 2023.12.29收录
01-02 2077
对小目标检测涨点明显，在VisDrone2019、PASCAL VOC均有涨点
结合NWD的Shape-IoU！助力yolo v5涨点，源码复现
hhhhgggwj的博客
10-23 1867
作为检测器定位分支的重要组成部分，边界框回归损失在目标检测任务中发挥着重要作用。现有的边界框回归方法通常考虑GT框和预测框之间的几何关系，利用边界框的相对位置和形状来计算损失，而忽略了边界框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，本文提出了一种关注包围盒自身形状和尺度的包围盒回归方法。首先，我们对边界框的回归特性进行了分析，发现边界框本身的形状和尺度因素会对回归结果产生影响。
【YOLOv10改进-损失函数】Shape-IoU：考虑边框形状与尺度的指标
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
07-04 831
​ 作为检测器定位分支的重要组成，边框回归损失在目标检测任务中发挥巨大作用。现有的边框回归方法，通常考虑了GT框与预测框之间的几何关系，通过使用边框间的相对位置与相对形状等计算损失，而忽略了边框其自身的形状与尺度等固有属性对边框回归的影响。为了弥补现有研究的不足，本文提出聚焦边框自身形状与尺度的边框回归方法。首先我们对边框回归特性进行分析，得出边框自身形状因素与尺度因素会对回归结果产生影响。
【YOLOv8改进】Shape-IoU：考虑边框形状与尺度的指标(论文笔记+引入代码)
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
01-30 6617
​ 作为检测器定位分支的重要组成，边框回归损失在目标检测任务中发挥巨大作用。现有的边框回归方法，通常考虑了GT框与预测框之间的几何关系，通过使用边框间的相对位置与相对形状等计算损失，而忽略了边框其自身的形状与尺度等固有属性对边框回归的影响。为了弥补现有研究的不足，本文提出聚焦边框自身形状与尺度的边框回归方法。首先我们对边框回归特性进行分析，得出边框自身形状因素与尺度因素会对回归结果产生影响。
yolo增加Shape-IoU，完美超越SIoU/EIoU/CIoU
athrunsunny的博客
01-03 9716
作为检测定位分支的重要组成部分，边界框回归损失在目标检测任务中起着重要作用。现有的边界框回归方法通常考虑GT框和预测框之间的几何关系，通过相对位置和框形来计算损失，而忽略边界框的固有属性（如边界框的形状和尺寸）对边界框回归的影响。为了弥补现有研究的不足，本文提出了一种关注边界框自身形状和尺寸的边界框回归方法。首先，分析了边界框的回归特性，并发现边界框自身的形状和尺寸因素将对回归结果产生影响。基于上述结论提出了Shape IoU方法，该方法通过关注边界框自身的形状和尺寸来计算损失，从而使边界框回归更准确。
Shape-IoU——综合考量边框形状与尺度的度量
Together_CZ的博客
01-15 1728
Shape-IoU——综合考量边框形状与尺度的度量
YOLOv8改进 | 损失函数篇 | 最新ShapeIoU、InnerShapeIoU损失助力细节涨点
走向CTO的路上...
09-23 1514
本篇介绍了YOLOv8模型改进中的最新损失函数：ShapeIoU和InnerShapeIoU。这两个损失函数旨在解决传统IoU损失在处理复杂形状目标时存在的问题，有效提升了YOLOv8模型在目标检测任务上的精度，尤其是对于形状不规则、具有多个凹凸部分的目标。ShapeIoU和InnerShapeIoU损失函数是YOLOv8模型改进中的最新成果，能够有效提升模型对形状不规则、具有多个凹凸部分的目标的检测精度。这些损失函数的引入拓展了YOLOv8的应用场景，并为其他目标检测算法提供了参考和借鉴。
YOLOv8改进：IoU系列篇 | Shape-IoU关注边界框本身的形状和尺度来计算损失 | 2023年12月最新IoU改进
会AI的学姐
01-02 1970
提出了一种新颖的Shape-IoU，小目标检测实现涨点，更加关注边界框本身的形状和尺度来计算损失
YOLO11改进 | 损失函数 | 添加EIoU,SIoU,AlphaIoU,Focal-EIoU
kay_545
12-09 1936
yolo11，yolo11改进
[读论文]CVPR 2021 | RfD-Net: Point Scene Understanding by Semantic Instance Reconstruction
YuQiao0303的博客
09-02 961
本文解决的问题： indoor scene construction: 输入室内点云，输出3D模型（instance 粒度） 端到端 Related work: Shape completion: 补全缺损的但各物体 常用点层面的卷积，如pointNet等。 Scene completion： 补全场景，主要挑战是物体相互遮挡 inpaint depth frames: 深度图补全，常用2D CNN voxel or TSDF grids 补全，常用3D CNN。 instance reco
论文笔记 Shape and Time Distortion Loss for Training DeepTime Series Forecasting Models
qq_40206371的博客
01-24 3288
0 摘要 本文解决了非平稳信号的时间序列预测和多个未来步骤预测的问题。为了处理这个具有挑战性的任务，我们引入了 DILATE（包括形状和时间的失真损失，DIstortion Loss including shApe and TimE），这是一种用于训练深度神经网络的新目标函数。 DILATE 旨在准确预测突然变化，并明确结合了支持精确形状和时间变化检测的两个术语。 我们引入了一种适用于训练深度神经网络的可微损失函数，并提供了一个自定义的反向支持实现来加...
【大模型:知识图谱】--3.py2neo连接图数据库neo4j
我是个好人呀，????
06-03 1473
本文介绍了Neo4j图数据库的安装与基本操作。主要内容包括：1) 使用py2neo连接Neo4j数据库；2) 通过Python实现节点创建、删除、属性修改等操作；3) 建立节点间关系的方法；4) 使用NodeMatcher和RelationshipMatcher进行节点和关系查询；5) 通过实例演示如何创建人物节点及其关系网络。文章还对比了Neo4j社区版和企业版的差异。全文提供了完整的代码示例，涵盖从连接到CRUD操作的完整流程。
通过基于流视频预测的可泛化双手操作基础策略
最新发布
yorkhunter的博客
06-04 2235
25年5月来自中国电信、西北工业大学和香港科大的论文“Towards a Generalizable Bimanual Foundation Policy via Flow-based Video Prediction”。 由于动作空间巨大且需要协调手臂运动，学习可泛化的双手操作策略对于具身智体而言极具挑战性。现有方法依赖于视觉-语言-动作 (VLA) 模型来获取双手操作策略。然而，从单臂数据集或预训练 VLA 模型迁移知识通常无法有效泛化，这主要是由于双手数据的匮乏以及单臂和双手操作之间的根本差异。本文
3步在小米13手机跑DeepSeek R1
羊仔的博客
06-03 1633
大家好！我是羊仔，专注AI工具、智能体、编程。
YOLO11改进-损失函数
12-30
### YOLOv11 损失函数改进详情 尽管当前提供的参考资料并未直接提及YOLOv11的具体细节，但从YOLO系列的发展趋势来看，损失函数的持续优化是每一代升级的重点之一。考虑到YOLOv8已经在多个方面进行了显著改进，包括引入了MPDIoU作为边界框回归的新标准[^4]，可以推测YOLOv11可能会在此基础上做进一步增强。 #### 新型IoU变体的应用扩展 在YOLOv8中，MPDIoU被证明能够有效提升边界框回归精度，特别是在处理重叠区域复杂的情况下表现优异。因此，在后续版本如YOLOv11中，预计会继续探索更多类型的IoU变体，例如： - **Advanced IoUs**: 可能会有更加复杂的交并比计算方式，考虑更多的几何特征。 - **Contextual IoU (C-IoU)**: 结合上下文信息来评估预测框的质量，不仅限于形状匹配还包括语义一致性。 ```python def compute_advanced_iou(pred_box, gt_box): # 计算高级IOU逻辑 pass def contextual_iou_loss(predictions, targets): ious = [] for pred, target in zip(predictions, targets): iou = compute_advanced_iou(pred, target) context_score = get_context_similarity(pred, target) # 获取上下文相似度分数 adjusted_iou = adjust_by_context(iou, context_score) ious.append(adjusted_iou) return sum(ious)/len(ious) def train_with_new_losses(model, data_loader): optimizer.zero_grad() total_loss = 0. for images, labels in data_loader: outputs = model(images) ciou_l = contextual_iou_loss(outputs['boxes'], labels['boxes']) other_losses = calculate_other_losses(...) loss = ciou_l + other_losses loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() avg_loss = total_loss / len(data_loader.dataset) ``` #### 集成多尺度感知能力 为了更好地应对不同大小的目标检测挑战，尤其是针对小目标容易受到轻微位移影响的问题，YOLOv11可能借鉴Wasserstein Distance Loss的思想[^5]，设计一种具有更强鲁棒性的距离度量方法，使得模型能够在保持高分辨率的同时减少因微调带来的误差放大效应。 此外，还可能采用分层策略，即根据不同层次的感受野特性分别定义适合该级别的损失权重分布方案，从而实现全局最优解。
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