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2年前作者：芒果汁沒有芒果分類：Toy博客閱讀(24)違法舉報

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重點：??????有同學(xué)已經(jīng)使用這個 EfficiCIoU-Loss創(chuàng)新點 在自己的數(shù)據(jù)集改進(jìn)做完實驗： mAP精度漲了1個點??！實測改進(jìn)有效，有點強

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優(yōu)化改進(jìn)YOLOv5算法之Wise-IOU損失函數(shù)
邊界框回歸（BBR）的損失函數(shù)對于目標(biāo)檢測至關(guān)重要。它的良好定義將為模型帶來顯著的性能改進(jìn)。大多數(shù)現(xiàn)有的工作假設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的樣本是高質(zhì)量的，并側(cè)重于增強BBR損失的擬合能力。如果盲目地加強低質(zhì)量樣本的BBR，這將危及本地化性能。Focal EIoU v1被提出來解決這個問
2024年01月17日
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劍指YOLOv7改進(jìn)最新MPDIoU損失函數(shù)(23年7月首發(fā)論文)：論文實測YOLOv7模型漲點，超越現(xiàn)有多種G/D/C/EIoU，高效準(zhǔn)確的邊界框回歸的損失
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2024年02月15日
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YOLOv5改進(jìn)系列（11）——添加損失函數(shù)之EIoU、AlphaIoU、SIoU、WIoU
【YOLOv5改進(jìn)系列】前期回顧： YOLOv5改進(jìn)系列（0）——重要性能指標(biāo)與訓(xùn)練結(jié)果評價及分析 YOLOv5改進(jìn)系列（1）——添加SE注意力機(jī)制
2024年02月11日
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YOLOv7改進(jìn)PIoU損失函數(shù)：PIoU v2損失增強了專注于中等質(zhì)量錨盒的能力，v1版本使用非單調(diào)聚焦機(jī)制更直接、更快的邊界框回歸損失
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2024年02月21日
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劍指YOLOv5改進(jìn)損失函數(shù)，具有自適應(yīng)閾值的 Slide 權(quán)重函數(shù)，使模型在訓(xùn)練期間更加關(guān)注硬樣本
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2024年02月11日
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YOLOv7改進(jìn)損失函數(shù)Loss系列：首發(fā)手把手最新結(jié)合多種類Loss（內(nèi)附代碼），包括PolyLoss / VarifocalLoss / GFL / QualityFLoss / FL等
??該教程為屬于《芒果書》 ??系列，包含大量的原創(chuàng)首發(fā)改進(jìn)方式, 所有文章都是全網(wǎng)首發(fā)原創(chuàng)改進(jìn)內(nèi)容?? 降低改進(jìn)難度,改進(jìn)多種結(jié)構(gòu)演示 ??本篇文章基于基于 YOLOv7 、 YOLOv7-tiny 等網(wǎng)絡(luò)最新結(jié)合不同Loss，包括PolyLoss / VarifocalLoss / GeneralizedFLoss / QualityFLoss / Focal Loss等改進(jìn)
2024年02月04日
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【YOLOv7/YOLOv5系列算法改進(jìn)NO.54】改進(jìn)激活函數(shù)為ReLU、RReLU、Hardtanh、ReLU6、Sigmoid、Tanh、Mish、Hardswish、ELU、CELU等
作為當(dāng)前先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測算法YOLOv7，已經(jīng)集合了大量的trick，但是還是有提高和改進(jìn)的空間，針對具體應(yīng)用場景下的檢測難點，可以不同的改進(jìn)方法。此后的系列文章，將重點對YOLOv7的如何改進(jìn)進(jìn)行詳細(xì)的介紹，目的是為了給那些搞科研的同學(xué)需要創(chuàng)新點或者搞工程
2023年04月22日
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劍指YOLOv5改進(jìn)最新MPDIoU損失函數(shù)(23年7月首發(fā)論文)：超越現(xiàn)有多種G/D/C/EIoU，高效準(zhǔn)確的邊界框回歸的損失，高效漲點
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2024年02月15日
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YOLOv5改進(jìn)PIoU損失函數(shù)：PIoU v1版本使用非單調(diào)聚焦機(jī)制更直接、更快的邊界框回歸損失，PIoU v2版本損失增強了專注于中等質(zhì)量錨盒的能力，
?? 本篇內(nèi)容：YOLOv5改進(jìn)PIoU損失函數(shù)：PIoU v2損失增強了專注于中等質(zhì)量錨盒的能力，v1版本使用非單調(diào)聚焦機(jī)制更直接、更快的邊界框回歸損失 ??附改進(jìn)源代碼及教程，用來改進(jìn) ??PIoU損失函數(shù) Powerful-IoU損失函數(shù)論文地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0893608
2024年02月21日
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YOLOv5改進(jìn)訓(xùn)練過程中置信度損失上升
????????最近需要對yolov5網(wǎng)絡(luò)框架進(jìn)行改進(jìn)，改進(jìn)訓(xùn)練的過程當(dāng)中發(fā)現(xiàn)了一個奇怪的問題。????????從tensorboard的圖像過程中看出，bbox_loss,cls_loss在訓(xùn)練預(yù)測之后正常下降，當(dāng)時obj_loss置信度損失值在上升。這可把我給困住了，各方面都沒有問題，困擾好久。 ??????
2024年02月08日
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