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  ??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?? ??本篇文章 為 YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8 芒果改進(jìn)YOLO系列： YOLOv7、YOLOv5改進(jìn)全新XIoU損失函數(shù)：首發(fā)最新改進(jìn)｜結(jié)合XIoU損失函數(shù)，相比較CIoU改進(jìn)輕松漲點(diǎn)，YOLO改進(jìn)Trick，

  2023年04月21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(diǎn)

  ?? 本篇內(nèi)容 ：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(diǎn) ????????本博客 改進(jìn)源代碼改進(jìn) 適用于 YOLOv5 按步驟操作運(yùn)行改進(jìn)后的代碼即可 ??：重點(diǎn)：該 專欄 《劍指YOLOv5原創(chuàng)改進(jìn)》只更新改進(jìn) Y

  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(qiáng)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(qiáng)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(duì)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(gè)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(cè)之后正常下降，當(dāng)時(shí)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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• yolov5損失函數(shù)詳解【附代碼】

  本文章將結(jié)合代碼對(duì)yolov5損失函數(shù)部分進(jìn)行詳細(xì)說明，包含其中的樣本匹配問題。如果還需要學(xué)習(xí)關(guān)于yolov5其他部分內(nèi)容，可以參考我其他文章。 yolov5語義分割： ????????????????yolov5圖像分割中的NMS處理 ????????????????yolov5圖像分割Segmentation函數(shù) yolov5 trt

  2024年02月02日

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  YOLOV5中損失函數(shù)即代碼講解

  YOLOV5中損失函數(shù)即代碼講解 YOLOV5中l(wèi)oss.py文件代碼講解：https://blog.csdn.net/weixin_42716570/article/details/116759811 yolov5中一共存在三種損失函數(shù)： 分類損失cls_loss：計(jì)算錨框與對(duì)應(yīng)的標(biāo)定分類是否正確 定位損失box_loss：預(yù)測(cè)框與標(biāo)定框之間的誤差（CIoU） 置信度損失obj_loss：計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的

  2024年02月03日

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  YOLOv8改進(jìn) | 損失篇 | VarifocalLoss密集目標(biāo)檢測(cè)專用損失函數(shù) (VFLoss，原論文一比一復(fù)現(xiàn))

  本文給大家?guī)淼氖菗p失函數(shù)改進(jìn) VFLoss損失函數(shù) ，VFL是一種為 密集目標(biāo)檢測(cè)器 訓(xùn)練預(yù)測(cè)IoU-aware Classification Scores（IACS）的損失函數(shù)，我經(jīng)過官方的版本將其集成在我們的YOLOv8的損失函數(shù)使用上， 其中有很多使用的小細(xì)節(jié) (否則按照官方的版本使用根本擬合不了，這也是為啥

  2024年02月02日

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  復(fù)現(xiàn)YOLOv5改進(jìn)最新MPDIoU:有效和準(zhǔn)確的邊界盒回歸的損失，打敗G/E/CIoU，效果明顯?。?！

  論文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.07662.pdf ?? 邊界盒回歸(Bounding box regression, BBR)廣泛應(yīng)用于目標(biāo)檢測(cè)和實(shí)例分割，是目標(biāo)定位的重要步驟。然而，當(dāng)預(yù)測(cè)框與groundtruth盒具有相同的縱橫比，但寬度和高度值完全不同時(shí)，大多數(shù)現(xiàn)有的邊界盒回歸損失函數(shù)都無法優(yōu)化。為了解決上

  2024年02月14日

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  yolov5目標(biāo)檢測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——損失函數(shù)計(jì)算原理

  前面已經(jīng)寫了4篇關(guān)于yolov5的文章，鏈接如下： 1、基于libtorch的yolov5目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)——COCO數(shù)據(jù)集json標(biāo)簽文件解析 2、基于libtorch的yolov5目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)(2)——網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn) 3、基于libtorch的yolov5目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)(3)——Kmeans聚類獲取anchor框尺寸 4、C++實(shí)現(xiàn)Kmeans聚類算法獲

  2024年02月02日

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• YOLOv7改進(jìn)wiou損失函數(shù)：結(jié)合最新Wise-IoU損失函數(shù)，漲點(diǎn)神器｜超越CIoU, SIoU性能，助力YOLOv7模型漲點(diǎn)1.4%，最新目標(biāo)檢測(cè)的損失函數(shù)

  ??該教程為改進(jìn)進(jìn)階指南，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?? ??本篇文章 基于 YOLOv5、YOLOv7 芒果 改進(jìn)YOLO系列： 芒果改進(jìn)YOLOv7系列：結(jié)合最新Wise-IoU損失函數(shù)，漲點(diǎn)神器｜超越CIoU, SIoU性能，助力YOLOv7模型漲點(diǎn)

  2024年02月05日

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