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

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💡论文地址：https://arxiv.org/abs/2307.07662

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损失函数 MPDIoU 核心理论部分 + 最新改进 YOLOv8 代码实践改进

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损失函数篇 | YOLOv8 更换损失函数之 MPDIoU | 《2023 一种用于高效准确的边界框回归的损失函数》

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.07662v1.pdf 边界框回归（Bounding Box Regression，BBR）在目标检测和实例分割中得到了广泛应用，是目标定位的重要步骤。然而，对于边界框回归的大多数现有损失函数来说，当预测的边界框与真值边界框具有相同的长宽比，但宽度和高度的值完全不

2024年02月15日
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复现YOLOv5改进最新MPDIoU:有效和准确的边界盒回归的损失，打败G/E/CIoU，效果明显！！！

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.07662.pdf 边界盒回归(Bounding box regression, BBR)广泛应用于目标检测和实例分割，是目标定位的重要步骤。然而，当预测框与groundtruth盒具有相同的纵横比，但宽度和高度值完全不同时，大多数现有的边界盒回归损失函数都无法优化。为了解决上

2024年02月14日
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yolov5使用最新MPDIOU损失函数，有效和准确的边界盒回归的损失，优于GIoU/EIoU/CIoU/EIoU（附代码可用）

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

2024年02月07日
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YOLOv8改进 | 损失篇 | VarifocalLoss密集目标检测专用损失函数 (VFLoss，原论文一比一复现)

本文给大家带来的是损失函数改进 VFLoss损失函数，VFL是一种为密集目标检测器训练预测IoU-aware Classification Scores（IACS）的损失函数，我经过官方的版本将其集成在我们的YOLOv8的损失函数使用上，其中有很多使用的小细节 (否则按照官方的版本使用根本拟合不了，这也是为啥

2024年02月02日
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剑指YOLOv5改进损失函数，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

2024年02月11日
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YOLOV8改进：更换为MPDIOU,实现有效涨点

1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。 2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点。 2.涨点效果：更换为MPDIOU,实现有效涨点！目录

2024年02月10日
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YOLOv8改进损失函数WDLoss：独家更新｜即插即用｜YOLOv8小目标检测高效涨点2%，改进用于小目标检测的归一化高斯 Wasserstein Distance Loss，提升小目标检测

💡该教程为《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🚀 内容出品： CSDN博客独家更新 @CSDN芒果汁没有芒果 💡本篇文章基于 YOLOv8 芒果改进YOLO系列：芒果YOLOv8改进WDLoss损失函数：独家首发更新｜即插即用｜YOLOv8小目标检测高

2024年02月01日
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YOLOv8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：YOLOv8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
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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
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YOLOv7、YOLOv5改进之损失函数EfficiCIoU-Loss：独家首发最新｜结合EfficiCIoULoss损失函数(适用于YOLOv5)，新的增强预测帧调整并加快帧回归率，加快网络模型收敛

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2024年02月05日
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