YOLOV5损失函数改进

YOLOv5的损失函数改进主要包括两个方面：GIoU损失和DIoU损失。GIoU损失是YOLOv4中提出的一种新的损失函数，可以更好地衡量预测框与真实框之间的距离，从而提高检测精度。DIoU损失是在GIoU损失的基础上进一步改进的，可以更好地处理重叠框的情况，进一步提高检测精度。这两种损失函数都被应用到了YOLOv5中，并且在实验中取得了很好的效果。

除了GIoU和DIoU损失函数，YOLOv5还引入了一种新的损失函数——EIoU损失。EIoU损失是在GIoU和DIoU损失的基础上进一步改进的，可以更好地处理长宽比不同的目标框，进一步提高检测精度。同时，YOLOv5还引入了一些新的技术，如Alpha-IoU、ACON激活函数、CBAM和CA注意力机制、加权双向特征金字塔BiFPN等，这些技术的引入也进一步提高了YOLOv5的检测精度。