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YOLOv7改進wiou損失函數(shù)：結合最新Wise-IoU損失函數(shù)，漲點神器｜超越CIoU, SIoU性能，助力YOLOv7模型漲點1.4%，最新目標檢測的損失函數(shù)

2年前作者：芒果汁沒有芒果分類：Toy博客閱讀(105)違法舉報

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重點：??????有不少同學已經(jīng)反應有效漲點!!! ??其他改進內(nèi)容：CSDN原創(chuàng)YOLO進階目錄 | 《芒果改進YOLO進階指南》推薦！
當 WIoU 應用于最先進的實時檢測器 YOLOv7 時，MS-COCO 數(shù)據(jù)集上的 AP-75 從 53.03% 提高到 54.50%。
本文內(nèi)容包括Wise-IoU理論部分和改進源代碼部分?? 為原創(chuàng)內(nèi)容，此論文為2023年的最新論文，適合用來寫新論文
本博客附其他IoU損失函數(shù)改進：包括SIoU、GIoU、EIoU、α-IoU等，包含源代碼部分呢，詳情見博客內(nèi)部

文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-454997.html

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劍指YOLOv7改進最新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，高效準確的邊界框回歸的損失
?? 本篇內(nèi)容：劍指YOLOv7改進最新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，高效準確的邊界框回歸的損失 ????????本博客改進源代碼改進適用于 YOLOv7 按步驟操作運行改進后的代碼即可 ??：重點：該專欄《劍指YOLOv7原創(chuàng)改進》只
2024年02月15日
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YOLOv7、YOLOv5改進全新XIoU損失函數(shù)：獨家首發(fā)最新改進｜YOLO改進Trick，相比較CIoU改進輕松漲點，提升網(wǎng)絡模型性能、收斂速度和魯棒性
??該教程為屬于《芒果書》 ??系列，包含大量的原創(chuàng)首發(fā)改進方式, 所有文章都是全網(wǎng)首發(fā)原創(chuàng)改進內(nèi)容?? ??本篇文章為 YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8 芒果改進YOLO系列： YOLOv7、YOLOv5改進全新XIoU損失函數(shù)：首發(fā)最新改進｜結合XIoU損失函數(shù)，相比較CIoU改進輕松漲點，YOLO改進Trick，
2023年04月21日
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(71條消息) YOLOv7改進結構系列：最新結合用于小目標的新CNN卷積構建塊_芒果汁沒有芒果的博客-CSDN博客一、SPD論文理論部分卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 (CNN) 在許多計算機視覺任務（例如圖像分類和對象檢測）中取得了巨大成功。然而，它們的性能在圖像分辨率低或物體很小的更艱巨的任
2023年04月14日
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改進YOLOv7系列：結合最新即插即用的動態(tài)卷積ODConv，有效漲點
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2024年02月07日
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YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8改進結構系列：最新結合用于小目標的新CNN卷積構建塊
??統(tǒng)一使用 YOLOv7 代碼框架，結合不同模塊來構建不同的YOLO目標檢測模型。 ??本項目包含大量的改進方式,降低改進難度,改進點包含【Backbone特征主干】、【Neck特征融合】、【Head檢測頭】、【注意力機制】、【IoU損失函數(shù)】、【NMS】、【Loss計算方式】、【自注
2024年02月09日
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YOLOV7改進-添加EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU,Wise-IoU
yolov7中box_iou其默認用的是CIoU，其中代碼還帶有GIoU，DIoU, AlphaIoU，文件路徑： utils/general.py ，函數(shù)名為： bbox_iou 我們可以看到函數(shù)頂部，有GIoU，DIoU，CIoU的bool參數(shù)可以選擇，如果全部為False的時候，其會返回最普通的Iou，如果其中一個為True的時候，即返回設定為True的那個I
2023年04月20日
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YOLOv7改進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)聚焦機制更直接、更快的邊界框回歸損失
?? 本篇內(nèi)容：YOLOv7改進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)聚焦機制更直接、更快的邊界框回歸損失 ??附改進源代碼及教程，用來改進 ??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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YOLOv7改進ASFF系列：最新結合Adaptively Spatial Feature Fusion自適應空間特征融合結構（內(nèi)附代碼），提高特征尺度不變性
??該教程包含大量的原創(chuàng)首發(fā)改進方式, 所有文章都是原創(chuàng)首發(fā)改進內(nèi)容?? 降低改進難度,改進點包含最新最全的Backbone部分、Neck部分、Head部分、注意力機制部分、自注意力機制部分等完整教程?? ??本篇文章基于基于 YOLOv7、YOLOv7-tiny、YOLOv5 等網(wǎng)絡結合 ASFF 自適應空間特征
2024年02月06日
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YOLOv7改進注意力機制系列：最新結合即插即用CA(Coordinate attention) 注意力機制(適用于YOLOv5)，CVPR 2021 頂會助力分類檢測漲點！
??統(tǒng)一使用 YOLOv5、YOLOv7 代碼框架，結合不同模塊來構建不同的YOLO目標檢測模型。論文所提的 Coordinate注意力很簡單，可以靈活地插入到經(jīng)典的移動網(wǎng)絡中，而且?guī)缀鯖]有計算開銷。大量實驗表明，Coordinate注意力不僅有益于ImageNet分類，而且更有趣的是，它在下游任務（如
2024年02月05日
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劍指YOLOv8改進最新MPDIoU損失函數(shù)：超越現(xiàn)有多種G/D/C/EIoU，23年7月首發(fā)論文，高效準確的邊界框回歸的損失
?? 本篇內(nèi)容：劍指YOLOv8改進最新MPDIoU損失函數(shù)：超越現(xiàn)有多種G/D/C/EIoU，23年7月首發(fā)論文，高效準確的邊界框回歸的損失 ????????本博客改進源代碼改進適用于 YOLOv8 按步驟操作運行改進后的代碼即可 ??：重點：該專欄《劍指YOLOv8原創(chuàng)改進》只更新改進 YOLOv8 模型的內(nèi)
2024年02月14日
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