【YOLOv8改进[损失函数]】使用MPDIou回归损失函数助力YOLOv8更优秀

已于 2024-05-30 11:27:43 修改
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分类专栏： 【改进】YOLO系列 文章标签： YOLO 回归 损失函数 YOLOv8改进 计算机视觉 OD 深度学习
于 2024-05-30 11:24:50 首次发布
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本文详细介绍了各种回归损失函数，重点讨论了MPDIoU，并阐述了它在YOLOv8中的使用，以提高目标检测的性能。通过对比IOU、GIOU、DIoU、CIoU、EIoU，突显MPDIoU在处理边界框回归上的优势，尤其是对于重叠和非重叠场景的适应性。文章还提供了训练YOLOv8时启用MPDIoU的配置方法。

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YOLOv5改进 | 损失函数篇 | MPDIoU、InnerMPDIoU助力细节涨点
Snu77的博客
01-08 2102
本文为读者详细介绍了YOLOv5模型的最新改进，带来的改进机制是最新的损失函数MPDIoU和融合了最新的Inner思想的InnerMPDIoU。提升检测精度和处理细节方面的作用。通过深入探讨MPDIoU和InnerMPDIoU(全网首发)的工作原理和实际代码实现，本文旨在指导读者如何将这些先进的损失函数技术应用到YOLOv5模型中，以提高其性能和准确性。文章内容涵盖从理论基础、代码实现，到实际教你如何添加本文的机制到你的模型中。
基于MPDIoU与InnerMPDIoU的YOLOv8细节捕捉能力优化探讨
shrgegrb的博客
02-25 131
通过MPDIoU和InnerMPDIoU的引入，JYOLOv8能够有效提升检测精度，尤其是在处理大规模农业场景中的不规则物体（如害虫、植物等）时，表现出了极大的优势。对于一些目标形态复杂的场景，InnerMPDIoU通过计算框内不同关键点之间的距离，能够更好地处理目标的细微变化和变形，尤其是在目标的部分遮挡或边界不规则时，它的表现更具鲁棒性。与传统的IoU损失函数相比，MPDIoU和InnerMPDIoU都引入了新的优化目标，除了关注目标框的重叠面积，还同时考虑了目标框内部的细节结构和多部分之间的关系。
yolov5添加mpdiou代码
06-03
yolov5添加mpdiou代码，可以直接使用 环境配置按照说明来就可以
YOLOv8改进之EfficiCLoss损失函数：优化小目标检测与网络模型收敛
UksApps的博客
09-17 997
为了解决这个问题，并进一步加快网络模型的收敛速度，我们引入了一种新的损失函数，称为EfficiCLoss。该损失函数结合了EfficientDet中的一些思想并进行了改进，通过对预测帧的调整以及加速帧回归率，提高了小目标的检测性能和整体模型的训练效果。EfficientDet是一种在目标检测领域取得突破性成果的模型，其主要特点是通过调整预测帧的方式来优化小目标的检测效果。具体而言，我们通过调整预测框的大小和位置，使其更适合于小目标的特征。为了加快网络模型的收敛速度，我们引入了帧回归率的概念。
改进YOLOv5：新的MPDIoU损失函数实现准确有效的边界框回归
CodeHeroicX的博客
09-10 1762
然而，为了进一步提升其性能，研究人员最近提出了一种改进的损失函数——MPDIoU，它在边界框回归方面表现出色，超越了传统的G/IoU损失函数。DIoU是一种用于衡量边界框之间距离的指标，它结合了边界框的位置和尺寸信息，相较于传统的IoU，DIoU能够更准确地度量边界框之间的相似程度。DIoU是一种用于衡量边界框之间距离的指标，它结合了边界框的位置和尺寸信息，相较于传统的IoU，DIoU能够更准确地度量边界框之间的相似程度。相比于传统的G/IoU损失函数，MPDIoU在一些复杂场景下能够取得更好的效果。
【YOLOv9改进[损失函数]】使用MPDIou回归损失函数帮助YOLOv9模型更优秀
静谧、淡雅
04-12 1631
YOLOv9改进[损失函数]
【YOLOv9改进[损失函数]】使用结合InnerIoU和Focaler的各种损失函数助力YOLOv9更优秀
静谧、淡雅
04-12 1790
使用结合InnerIoU和Focaler的各种损失函数助力YOLOv9更优秀
YOLOv9改进策略 | 损失函数篇 | 利用SlideLoss助力YOLOv9有效涨点（附代码 + 完整修改方式）
Snu77的博客
06-13 2887
本文给大家带来的是分类损失SlideLoss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，
Yolov8损失函数改进：MPDIoU新型边界框相似度度量，效果秒杀GIoU 、 DIoU 、CIoU 、 EIoU等 | ELSEVIER 2023
07-29 6875
ELSEVIER 2023 MPDIoU新型边界框相似度度量助力yolov8，适用提升小目标、遮挡物性能提升
【YOLOv8改进[损失函数]】使用结合InnerIoU和Focaler的各种损失函数助力YOLOv8更优秀
静谧、淡雅
04-16 3392
【YOLOv8改进[损失函数]】使用结合InnerIoU和Focaler的各种损失函数助力YOLOv8更优秀
YOLOv8改进 | 损失函数篇 | MPDIoU、InnerMPDIoU助力细节涨点（二次创新 + 代码解析）
Snu77的博客
11-25 1万+
本文为读者详细介绍了YOLOv8模型的最新改进，带来的改进机制是最新的损失函数MPDIoU和融合了最新的Inner思想的InnerMPDIoU(效果打爆之前的所有的损失函数)提升检测精度和处理细节方面的作用。通过深入探讨MPDIoU和InnerMPDIoU(全网首发)的工作原理和实际代码实现，本文旨在指导读者如何将这些先进的损失函数技术应用到YOLOv8模型中，以提高其性能和准确性。文章内容涵盖从理论基础、代码实现，到实际教你如何添加本文的机制到你的模型中。
YOLOv10改进 | 损失函数篇 | MPDIoU、InnerMPDIoU助力细节涨点（二次创新 + 代码解析）
Snu77的博客
07-10 1918
本文为读者详细介绍了YOLOv10模型的最新改进，带来的改进机制是最新的损失函数MPDIoU和融合了最新的Inner思想的InnerMPDIoU(效果打爆之前的所有的损失函数)提升检测精度和处理细节方面的作用。通过深入探讨MPDIoU和InnerMPDIoU(全网首发)的工作原理和实际代码实现，本文旨在指导读者如何将这些先进的损失函数技术应用到YOLOv10模型中，以提高其性能和准确性。文章内容涵盖从理论基础、代码实现，到实际教你如何添加本文的机制到你的模型中。
YOLOv9 损失函数解析
最新发布
浩瀚之水的专栏
03-28 694
YOLOv9作为YOLO系列的最新成员，在损失函数设计上进行了多项创新，重点优化了动态任务对齐机制、多模态定位损失融合以及跨层级梯度协同，进一步提升了检测精度与训练效率。
Yolov7/Yolov5损失函数改进：Wasserstein Distance Loss，助力小目标涨点
03-15 5784
Yolov7/Yolov5损失函数改进：Wasserstein Distance Loss，助力小目标涨点
YOLOv9改进策略 | 损失函数篇 | EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocusIoU等二十余种损失函数
Snu77的博客
04-18 5076
这篇文章介绍了YOLOv9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YOLOv9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。
YOLOv8改进心得：基于Python实现的InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU、FocusIoU等损失函数的详细优化指南
qq_38334677的博客
10-02 1632
本文详细介绍了如何将InnerIoU及其衍生版本（如InnerSIoU、InnerWIoU、InnerGIoU等）集成到YOLOv8模型中。这些损失函数通过对边界框核心区域的优化，极大地提升了YOLOv8在小目标检测、复杂背景检测等任务中的表现。通过本文的代码实现和步骤指南，您可以轻松将这些损失函数应用到实际项目中，进一步提升目标检测的精度和稳定性。在未来的工作中，您可以继续探索更多IoU变体的应用场景，或将这些损失函数与其他优化策略相结合，进一步提升模型的表现。
YOLOv9改进策略【损失函数篇】| 通过辅助边界框计算IoU提升检测效果(Inner_GIoU、Inner_DIoU、Inner_CIoU、Inner_EIoU、Inner_SIoU)
Limiiiing的博客
09-20 972
为了弥补现有 IoU 损失在不同检测任务中泛化性弱和收敛速度慢的问题，·Inner-IoU·通过引入比例因子 “ratio” 来控制辅助边界框的尺度大小，利用不同尺度的辅助边界框来计算损失，从而加速边界框回归过程。
yolov8改进损失函数Wise-IoU（高效涨点且操作简单）
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p13672294967的博客
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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 损失函数改进：MPDIoU 新型边界框相似度度量
一直在水些技术小文
09-21 1483
在本篇博客中，我们将重点讨论 YOLOv8 中的一个关键改进：MPDIoU（Modified Precision-Defined Intersection over Union）边界框相似度度量，以及如何将其应用于损失函数中，以提高目标检测的准确性。MPDIoU 是 YOLOv8 中的一项重要改进，它提供了更精确的边界框相似度度量，从而提高了目标检测的性能。与传统的 IoU 相比，MPDIoU 更能够准确地反映目标之间的相对位置和大小关系，从而提高了目标检测的准确性。使用 YOLOv8 进行目标检测。
yolov8快速更换损失函数
03-23
<think>好的，用户想在YOLOv8中快速更改损失函数。首先，我需要回顾一下YOLO系列模型的结构，特别是YOLOv8的代码架构。通常，损失函数定义在模型的损失计算模块中，可能位于utils/loss.py或者类似的路径下。用户需要找到默认的损失函数实现，然后替换成自定义的或其他现有的损失函数，比如MPDIoU、GIoU等。 接下来，我需要考虑用户可能的操作步骤。根据YOLOv5的经验，用户需要克隆仓库，修改对应的损失类，并重新训练模型。不过YOLOv8可能有不同的结构，需要确认具体的文件位置。比如，YOLOv8的损失函数可能在ultralytics/models/yolo/loss.py中，用户需要找到DetectionLoss类，并修改其中的计算部分。 然后，用户可能需要导入新的损失函数，比如从引用中提到的MPDIoU，这些可能需要自己实现或者引用现有的代码。需要提醒用户注意损失函数的输入输出格式是否与原有的一致，比如预测的边界框格式、目标格式等，避免维度不匹配的问题。 另外，用户可能不熟悉如何注册新的损失函数到配置文件中。YOLOv8可能使用YAML配置文件定义模型结构，用户需要在配置文件中指定新的损失函数类，或者在代码中直接替换。需要分步骤说明，比如复制代码文件，修改类名，替换计算逻辑，然后更新模型配置。 还需要提到训练时的验证，确保损失下降，模型性能正常。可能存在的错误包括损失函数未正确注册，参数传递错误，或者梯度计算问题。建议用户先在小数据集上测试，确认修改后的损失函数有效。 最后，根据用户提供的引用，特别是引用[1]中提到的YOLOv11添加多种损失函数的方法，可以推测类似的步骤适用于YOLOv8，即修改损失模块并更新配置。需要确保引用相关的信息正确，并指导用户正确引用这些资源。</think>在YOLOv8中自定义损失函数需要以下步骤： ### 一、定位损失函数模块 YOLOv8的损失函数实现位于： ```python ultralytics/models/yolo/detect/loss.py ``` 其中`DetectionLoss`类包含分类损失、回归损失和置信度损失的计算逻辑[^3]。 ### 二、自定义损失函数实现 以替换回归损失为MPDIoU为例： 1. 在`loss.py`中添加新损失函数： ```python def mpdiou_loss(pred, target, eps=1e-7): # 实现MPDIoU计算逻辑 # 返回loss值和iou值 ... ``` 2. 修改`DetectionLoss`类的初始化方法： ```python class DetectionLoss(nn.Module): def __init__(self, ...): super().__init__() # 替换回归损失函数 self.bbox_loss = mpdiou_loss ``` ### 三、配置模型参数 在模型配置yaml文件中指定损失函数类型： ```yaml loss: name: custom # 自定义损失标识 iou_type: mpdiou # 指定IoU类型 ``` ### 四、训练验证 ```bash yolo train model=yolov8n.yaml data=coco128.yaml epochs=100 ``` ### 关键注意事项： 1. 输入输出维度需与原始实现一致 2. 梯度计算需保持连续性 3. 建议继承原始损失类进行修改： ```python class MPDIoULoss(v8DetectionLoss): def __init__(self, ...): super().__init__(...) self.bbox_loss = self.mpdiou_loss ```
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