文章目录
- YOLOv8-EIOU手把手教程
- 修改ultralytics\utils\metrics.py
- 修改ultralytics\utils\loss.py
- 修改ultralytics\utils\tal.py
- Focal原理讲解
- 1. 背景：为什么需要 IoU 的 focal 思想？
- 2. Focal Loss 的思想回顾
- 3. IoU 的 focal 版本
- 4. 直观理解
- 5. 拓展版本
- 6. 小结
- 深度学习中EIoU的原理详解
- 1. 引言
- 2. 现有IoU变体的问题分析
- 2.1 计算效率问题
- 2.2 训练稳定性问题
- 2.3 长宽比匹配问题
- 3. EIoU的设计思想
- 3.1 核心设计理念
- 3.2 数学定义
- 3.3 关键改进点
- 4. EIoU的详细计算步骤
- 4.1 基础参数计算
- 4.2 IoU项计算
- 4.3 距离损失计算
- 4.4 宽高损失计算
- 4.5 最终EIoU计算
- 5. EIoU的优势分析
- 5.1 计算效率优势
- 5.2 训练稳定性优势
- 5.3 性能优势
- 6. EIoU的实现细节
- 6.1 完整的PyTorch实现
- 6.2 优化技巧
- 7. 性能对比与分析
- 7.1 计算效率对比
- 7.2 检测性能对比
- 7.3 收敛性分析
- 8. 不同场景下的应用效果
- 8.1 密集目标检测
- 8.2 多尺度目标
- 8.3 不同数据集适应性
YOLOv8-EIOU手把手教程
修改ultralytics\utils\metrics.py
修改bbox_iou函数为：
class WIoU_Scale:''' monotonous:{None:origin v1 True:monotonic FM v2 False:non-monotonic FM v3}momentum:The momentum of running mean'
