一、本文介绍 这篇文章介绍了RT-DETR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“Alpha”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RT-DETR在各种检测任务中的性能，包括

YOLOv8添加EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU,Wise-IoU等 yolov8中box_iou其默认用的是CIoU，其中代码还带有GIoU，DIoU，文件路径：ultralytics/yolo/utils/metrics.py，函数名为：bbox_iou 原始代码 def bbox_iou(box1, box2, x1y1x2y2=True, GIoU=Fals

目录 一，改进损失函数的作用 二，具体实现 一，改进损失函数的作用 YOLOv5损失函数的作用是衡量预测框与真实框之间的差异，并根据这些差异来更新模型的参数。它帮助模型学习如何准确地检测和定位目标物体，从而提高检测的精度和准确性。 YOLOv5中的损失函数主要包括三个部分：目标分类损失、边界框坐标损失和对象置信度损失。 目标分类损失：该损失函数用于衡量预测框中的目标类别与

yolo系列文章目录 在YoloV7中添加EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU,Wise-IoU. 2023-2-7 更新 yolov7添加Wise-IoUB站链接 重磅！！！！！ YOLO系列模型改进损失函数 文章目录 yolo系列文章目录一、初始的yolov7损失函数二、首先在yolov7代码中，找到utils/general.py三、搜索ComputeLo