基于MPDIoU与InnerMPDIoU的YOLOv8细节捕捉能力优化探讨

在目标检测领域，YOLO系列模型凭借其高效的检测性能和实时性，一直以来备受关注。随着YOLOv4、YOLOv5、YOLOv7等版本的发布，目标检测的精度和速度不断得到提升。在最新的JYOLOv8中，围绕损失函数的创新成为了提升细节检测能力的关键之一。本文将重点介绍MPDIoU（Multi-part Distance Intersection over Union）和InnerMPDIoU（Inner Multi-part Distance IoU），这两个新型的损失函数如何助力JYOLOv8在细节方面的创新突破，并通过代码解析深入分析其实现原理与优势。

一、损失函数在YOLO中的作用

在目标检测模型中，损失函数直接决定了模型在训练过程中的优化目标。YOLO系列的经典损失函数通常由以下几部分构成：

1. 定位损失（Localization Loss）：用于衡量预测框与真实框的偏差，常见的方式是通过IoU（Intersection over Union）来计算。
2. 分类损失（Classification Loss）：用于衡量目标类别的预测