YOLOv7改进wiou损失函数：结合最新Wise-IoU损失函数，涨点神器｜超越CIoU, SIoU性能，助力YOLOv7模型涨点1.4%，最新目标检测的损失函数

7月前作者：芒果汁没有芒果分类：Toy博客阅读(34) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了YOLOv7改进wiou损失函数：结合最新Wise-IoU损失函数，涨点神器｜超越CIoU, SIoU性能，助力YOLOv7模型涨点1.4%，最新目标检测的损失函数。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

💡该教程为改进进阶指南，属于《芒果书》📚系列，包含大量的原创首发改进方式, 所有文章都是全网首发原创改进内容🚀
💡本篇文章基于 YOLOv5、YOLOv7芒果改进YOLO系列：芒果改进YOLOv7系列：结合最新Wise-IoU损失函数，涨点神器｜超越CIoU, SIoU性能，助力YOLOv7模型涨点1.4%，最新目标检测的损失函数、打造全新YOLOv7检测器。
重点：🔥🔥🔥有不少同学已经反应有效涨点!!! 🌟其他改进内容：CSDN原创YOLO进阶目录 | 《芒果改进YOLO进阶指南》推荐！
当 WIoU 应用于最先进的实时检测器 YOLOv7 时，MS-COCO 数据集上的 AP-75 从 53.03% 提高到 54.50%。
本文内容包括Wise-IoU理论部分和改进源代码部分🚀 为原创内容，此论文为2023年的最新论文，适合用来写新论文
本博客附其他IoU损失函数改进：包括SIoU、GIoU、EIoU、α-IoU等，包含源代码部分呢，详情见博客内部

文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-454997.html

到了这里，关于YOLOv7改进wiou损失函数：结合最新Wise-IoU损失函数，涨点神器｜超越CIoU, SIoU性能，助力YOLOv7模型涨点1.4%，最新目标检测的损失函数的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

剑指YOLOv7改进最新MPDIoU损失函数(23年7月首发论文)：论文实测YOLOv7模型涨点，超越现有多种G/D/C/EIoU，高效准确的边界框回归的损失

💡 本篇内容：剑指YOLOv7改进最新MPDIoU损失函数(23年7月首发论文)：论文实测YOLOv7模型涨点，超越现有多种G/D/C/EIoU，高效准确的边界框回归的损失 💡🚀🚀🚀本博客改进源代码改进适用于 YOLOv7 按步骤操作运行改进后的代码即可 💡：重点：该专栏《剑指YOLOv7原创改进》只

2024年02月15日
浏览(36)
YOLOv7、YOLOv5改进全新XIoU损失函数：独家首发最新改进｜YOLO改进Trick，相比较CIoU改进轻松涨点，提升网络模型性能、收敛速度和鲁棒性

💡该教程为属于《芒果书》 📚系列，包含大量的原创首发改进方式, 所有文章都是全网首发原创改进内容🚀 💡本篇文章为 YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8 芒果改进YOLO系列： YOLOv7、YOLOv5改进全新XIoU损失函数：首发最新改进｜结合XIoU损失函数，相比较CIoU改进轻松涨点，YOLO改进Trick，

2023年04月21日
浏览(31)
yolov7改进系列 1. YOLOv7改进结构系列：最新结合用于小目标的新CNN卷积构建

(71条消息) YOLOv7改进结构系列：最新结合用于小目标的新CNN卷积构建块_芒果汁没有芒果的博客-CSDN博客一、SPD论文理论部分卷积神经网络 (CNN) 在许多计算机视觉任务（例如图像分类和对象检测）中取得了巨大成功。然而，它们的性能在图像分辨率低或物体很小的更艰巨的任

2023年04月14日
浏览(30)
改进YOLOv7系列：结合最新即插即用的动态卷积ODConv，有效涨点

💡该教程包含大量的原创首发改进方式, 所有文章都是原创首发改进内容🌟 降低改进难度,改进点包含最新最全的Backbone部分、Neck部分、Head部分、注意力机制部分、自注意力机制部分等完整教程🌟 💡本篇文章为基于 YOLOv7、YOLOv7-Tiny 、YOLOv5、YOLOv6、YOLOX、YOLOv4 结合即插即用

2024年02月07日
浏览(34)
YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8改进结构系列：最新结合用于小目标的新CNN卷积构建块

💡统一使用 YOLOv7 代码框架，结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。 🌟本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含【Backbone特征主干】、【Neck特征融合】、【Head检测头】、【注意力机制】、【IoU损失函数】、【NMS】、【Loss计算方式】、【自注

2024年02月09日
浏览(36)
YOLOV7改进-添加EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU,Wise-IoU

yolov7中box_iou其默认用的是CIoU，其中代码还带有GIoU，DIoU, AlphaIoU，文件路径： utils/general.py ，函数名为： bbox_iou 我们可以看到函数顶部，有GIoU，DIoU，CIoU的bool参数可以选择，如果全部为False的时候，其会返回最普通的Iou，如果其中一个为True的时候，即返回设定为True的那个I

2023年04月20日
浏览(36)
YOLOv7改进PIoU损失函数：PIoU v2损失增强了专注于中等质量锚盒的能力，v1版本使用非单调聚焦机制更直接、更快的边界框回归损失

💡 本篇内容：YOLOv7改进PIoU损失函数：PIoU v2损失增强了专注于中等质量锚盒的能力，v1版本使用非单调聚焦机制更直接、更快的边界框回归损失 💡附改进源代码及教程，用来改进 🚀PIoU损失函数 Powerful-IoU损失函数论文地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0893608

2024年02月21日
浏览(25)
YOLOv7改进ASFF系列：最新结合Adaptively Spatial Feature Fusion自适应空间特征融合结构（内附代码），提高特征尺度不变性

💡该教程包含大量的原创首发改进方式, 所有文章都是原创首发改进内容🚀 降低改进难度,改进点包含最新最全的Backbone部分、Neck部分、Head部分、注意力机制部分、自注意力机制部分等完整教程🚀 💡本篇文章基于基于 YOLOv7、YOLOv7-tiny、YOLOv5 等网络结合 ASFF 自适应空间特征

2024年02月06日
浏览(45)
YOLOv7改进注意力机制系列：最新结合即插即用CA(Coordinate attention) 注意力机制(适用于YOLOv5)，CVPR 2021 顶会助力分类检测涨点！

💡统一使用 YOLOv5、YOLOv7 代码框架，结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。论文所提的 Coordinate注意力很简单，可以灵活地插入到经典的移动网络中，而且几乎没有计算开销。大量实验表明，Coordinate注意力不仅有益于ImageNet分类，而且更有趣的是，它在下游任务（如

2024年02月05日
浏览(31)
剑指YOLOv8改进最新MPDIoU损失函数：超越现有多种G/D/C/EIoU，23年7月首发论文，高效准确的边界框回归的损失

💡 本篇内容：剑指YOLOv8改进最新MPDIoU损失函数：超越现有多种G/D/C/EIoU，23年7月首发论文，高效准确的边界框回归的损失 💡🚀🚀🚀本博客改进源代码改进适用于 YOLOv8 按步骤操作运行改进后的代码即可 💡：重点：该专栏《剑指YOLOv8原创改进》只更新改进 YOLOv8 模型的内

2024年02月14日
浏览(26)