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YOLOV8改进：更换为MPDIOU,实现有效涨点

10月前 作者：dg68668 分类：Toy博客 阅读(56) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了YOLOV8改进：更换为MPDIOU,实现有效涨点。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。

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

1.步骤一

2.步骤二

3.yaml文件

YOLOV8改进：更换为MPDIOU,实现有效涨点,YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进,YOLO,人工智能,目标检测,机器学习,python

 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。为了解决上述问题，我们充分挖掘水平矩形的几何特征，提出了一种新的基于最小点距离的边界盒相似性比较度量MPDIoU，该度量包含了现有损失函数中考虑的所有相关因素，即重叠或不重叠区域、中心点距离、宽度和高度偏差，同时简化了计算过程。在此基础上，我们提出了基于M文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-687116.html

到了这里，关于YOLOV8改进：更换为MPDIOU,实现有效涨点的文章就介绍完了。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！

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