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💡本篇内容：YOLOv5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/S0893608023006640文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-833964.html
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【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 YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制
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最近需要对yolov5网络框架进行改进，改进训练的过程当中发现了一个奇怪的问题。 从tensorboard的图像过程中看出，bbox_loss,cls_loss在训练预测之后正常下降，当时obj_loss置信度损失值在上升。这可把我给困住了，各方面都没有问题，困扰好久。
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
本文章将结合代码对yolov5损失函数部分进行详细说明，包含其中的样本匹配问题。如果还需要学习关于yolov5其他部分内容，可以参考我其他文章。 yolov5语义分割： yolov5图像分割中的NMS处理 yolov5图像分割Segmentation函数 yolov5 trt
YOLOV5中损失函数即代码讲解 YOLOV5中loss.py文件代码讲解：https://blog.csdn.net/weixin_42716570/article/details/116759811 yolov5中一共存在三种损失函数： 分类损失cls_loss：计算锚框与对应的标定分类是否正确 定位损失box_loss：预测框与标定框之间的误差（CIoU） 置信度损失obj_loss：计算网络的
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
