这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了YOLOv5改进系列（11）——添加损失函数之EIoU、AlphaIoU、SIoU、WIoU。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。
【YOLOv5改进系列】前期回顾：
YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-502205.html
YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-502205.html
到了这里，关于YOLOv5改进系列（11）——添加损失函数之EIoU、AlphaIoU、SIoU、WIoU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！
MPDIoU: A Loss for Efficient and Accurate Bounding Box Regression (一个有效和准确的边界框损失回归函数) 论文地址 1.1. 主要目的 当预测框与边界框具有相同的纵横比，但宽度和高度值完全不同时，大多数现有的边界框回归损失函数都无法优化。 为了解决上述问题，MPDIoU充分挖掘水平矩形
目录 1、IoU 1.1 什么是IOU 1.2 IOU代码 2、GIOU 2.1 为什么提出GIOU 2.2 GIoU代码 3 DIoU 3.1 为什么提出DIOU 3.2 DIOU代码 4 CIOU 4.1 为什么提出CIOU 4.2 CIOU代码 5 EIOU 5.1 为什么提出EIOU 5.2 EIOU代码 6 Wise-IoU 7 YOLOv5中添加GIoU、DIoU、CIoU、EIoU、Wise-IoU损失函数 论文链接为：UnitBox: An Advanced Objec
💡 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
本文给大家带来的是YOLOv5最新改进，为大家带来最近新提出的InnerIoU的内容同时用Inner的思想结合SIoU、WIoU、GIoU、DIoU、EIOU、CIoU等损失函数 ， 形成 InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU等新版本损失函数，同时还结合了Focus和AIpha思想 ， 形成的新的损失函数，其中Inner的主要思想是：引入
💡 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
边界框回归（BBR）的损失函数对于目标检测至关重要。它的良好定义将为模型带来显著的性能改进。大多数现有的工作假设训练数据中的样本是高质量的，并侧重于增强BBR损失的拟合能力。如果盲目地加强低质量样本的BBR，这将危及本地化性能。Focal EIoU v1被提出来解决这个问
💡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改进损失函数：独家首发最新｜结合EfficiCIoU-Loss损失函数，新的增强预测帧调整并加快帧回归率，加快网
💡 本篇内容 ：剑指YOLOv5改进损失函数，设计具有自适应阈值的 Slide 权重函数，使模型在训练期间更加关注硬样本 💡🚀🚀🚀本博客 改进源代码改进 适用于 YOLOv5 按步骤操作运行改进后的代码即可 💡：重点：该 专栏 《剑指YOLOv5原创改进》只更新改进 YOLOv5 模型的内容 剑
💡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，
从这篇开始我们进入YOLOv5改进系列。那就先从最简单的添加注意力机制开始吧！（￣︶￣）↗ 【YOLOv5改进系列】前期回顾： YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析 目录
