diou专题
YOLOv9改进策略 | 损失函数篇 | EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocusIoU等二十余种损失函数
一、本文介绍 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
目标检测---IOU计算详细解读(IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIOU、Focal-EIOU、SIOU、WIOU)
常见IoU解读与代码实现 一、✒️IoU（Intersection over Union）1.1 🔥IoU原理☀️ 优点⚡️缺点 1.2 🔥IoU计算1.3 📌IoU代码实现 二、✒️GIoU（Generalized IoU）2.1 GIoU原理☀️优点⚡️缺点 2.2 🔥GIoU计算2.3 📌GIoU代码实现 三、✒️DIoU（Distance-IoU）3.1 DIoU原理☀
目标检测---IOU计算详细解读(IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIOU、Focal-EIOU、WIOU)
常见IoU解读与代码实现 一、✒️IoU（Intersection over Union）1.1 🔥IoU原理☀️ 优点⚡️缺点 1.2 🔥IoU计算1.3 📌IoU代码实现 二、✒️GIoU（Generalized IoU）2.1 GIoU原理☀️优点⚡️缺点 2.2 🔥GIoU计算2.3 📌GIoU代码实现 三、✒️DIoU（Distance-IoU）3.1 DIoU原理☀
YOLOv9更换iou|包含CIoU、DIoU、MDPIoU、GIoU
专栏介绍：YOLOv9改进系列 | 包含深度学习最新创新，助力高效涨点！！！ 一、改进点介绍 更换YOLOv9中使用的Iou计算方式，目前支持CIoU、DIoU、MDPIoU、GIoU。 二、Iou模块详解 2.1 模块简介 Iou的主要思想： 预测框（pred_bboxes）与标注框（target_bboxes） 的交并比。 三、
YOLOv5改进 | 损失函数篇 | EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocusIoU等二十余种损失函数
一、本文介绍 这篇文章介绍了YOLOv5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YOLOv5在各种检测任务中的性能，包括提
目标检测损失函数：IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU、alpha IoU、SIoU、WIoU原理及Pytorch实现
前言 损失函数是用来评价模型的预测值和真实值一致程度，损失函数越小，通常模型的性能越好。不同的模型用的损失函数一般也不一样。损失函数主要是用在模型的训练阶段，如果我们想让预测值无限接近于真实值，就需要将损失值降到最低，在这个过程中就需要引入损失函数，而损失函数的选择又是十分关键。尤其是在目标检测中，损失函数直接关乎到检测效果是否准确，其中IOU损失函数目前主要应用于目标检测的领域，其演变的过程如
【目标检测算法】IOU、GIOU、DIOU、CIOU
目录 参考链接 前言 IOU(Intersection over Union) 优点 缺点 代码 存在的问题 GIOU(Generalized Intersection over Union) 来源 GIOU公式 实现代码 存在的问题 DIoU(Distance-IoU) 来源 DIOU公式 优点 实现代码 总结 参考链接 IoU系列（IoU
【目标检测算法】IOU、GIOU、DIOU、CIOU
目录 参考链接 前言 IOU(Intersection over Union) 优点 缺点 代码 存在的问题 GIOU(Generalized Intersection over Union) 来源 GIOU公式 实现代码 存在的问题 DIoU(Distance-IoU) 来源 DIOU公式 优点 实现代码 总结 参考链接 IoU系列（IoU
目标检测中的损失函数：IOU_Loss、GIOU_Loss、DIOU_Loss和CIOU_Loss
文章目录 前言1.IOU_Loss（Intersection over Union Loss）2.GIOU_Loss（Generalized Intersection over Union Loss）3.DIOU_Loss（Distance Intersection over Union Loss）4.CIOU_Loss（Complete Intersection over Union Lo
【RT-DETR改进】SIoU、GIoU、CIoU、DIoU、AlphaIoU等二十余种损失函数
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
YOLOv5改进： Inner-IoU基于辅助边框的IoU损失，高效结合 GIoU, DIoU, CIoU，SIoU 等 | 2023.11
💡💡💡本文独家改进：Inner-IoU引入尺度因子 ratio 控制辅助边框的尺度大小用于计算损失，并与现有的基于 IoU （ GIoU, DIoU, CIoU，SIoU ）损失进行有效结合 推荐指数：5颗星 新颖指数：5颗星 💡💡💡Yolov5/Yolov7魔术师，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文
YOLOv8改进 | EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocusIoU等二十余种损失函数
一、本文介绍 这篇文章介绍了YOLOv8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YOLOv8在各种检测任务中的性能，包括提升
Smooth L1 loss |IoU|DIoU|CIoU|EIoU|aIoU|SIoU|wise-IoU的通俗讲解
文章目录 1. L1 Loss、L2 Loss 、Smooth L1 Loss1.1 L1 Loss和 L2 Loss1.2 Smooth L1 Loss1.3 Smooth L1 Loss 在目标检测中存在的缺陷 2 IoU loss2.1 IoU原理2.2 IoU 的缺点2.3 代码 3.GIoU Loss3.1 GIoU 原理3.2 GIoU loss 的缺点3.3 代码 4.DIoU
损失函数：DIOU loss手写实现
下面是纯diou代码 '''计算两个box的中心点距离d'''# d = math.sqrt((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2)d = math.sqrt((pred[:, -1] - target[:, -1]) ** 2 + (pred[:, -2] - target[:, -2]) ** 2)# 左边xpred_l = pred[:,