yolov8替换Inner-IOU
时间: 2024-03-26 19:33:22 浏览: 30
YOLOv8是一种目标检测算法,而Inner-IOU是YOLOv4中引入的一种改进的IOU计算方法。Inner-IOU的目的是更准确地计算预测框与真实框之间的重叠程度,从而提高目标检测的准确性。
在YOLOv8中,Inner-IOU被替换为GIoU(Generalized Intersection over Union)计算方法。GIoU不仅考虑了预测框和真实框的重叠程度,还考虑了它们之间的边界框大小和位置的差异。通过引入GIoU,YOLOv8可以更好地衡量预测框与真实框之间的相似度,从而提高目标检测的精度。
GIoU的计算公式如下:
GIoU = IoU - (C - Union) / C
其中,IoU表示预测框与真实框的交并比,C表示包围两个框的最小闭合矩形的面积,Union表示两个框的并集面积。
通过使用GIoU替换Inner-IOU,YOLOv8可以更准确地评估预测框与真实框之间的重叠程度,从而提高目标检测算法的性能。
相关问题
yolov8改进-wise iou
YoloV8改进策略中的改进之一是将CIoU替换成Wise-IoU,这是一种新的损失函数。 Wise-IoU是一种新的IoU计算方法,可以在目标检测中提供更好的性能。此外,改进还支持EIoU、GIoU、DIoU、SIoU无缝替换,以扩展损失函数的选择。
该改进是基于YoloV8的芒果书系列教程中介绍的。这个系列教程是全网首发的原创改进内容,包含大量的改进方式。YoloV8改进中使用Wise-IoU损失函数取代了CIoU,提供了更高效的涨点效果。其他改进内容还包括注意力机制的损失函数BBR和全新的YOLOv8检测器等。
更多关于YoloV8改进-Wise IoU的细节可以参考作者的原始论文和提供的代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YoloV8改进策略:将CIoU替换成Wise-IoU,幸福涨点,值得拥有,还支持EIoU、GIoU、DIoU、SIoU无缝替换](https://download.csdn.net/download/qq_40957277/88165137)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [YOLOv8改进损失函数Wise-IoU:最新YOLOv8结合最新WIoU损失函数,超越CIoU, SIoU性能,涨点神器|让YOLO模型...](https://blog.csdn.net/qq_38668236/article/details/131002879)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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yolov8wise-iou
Yolov8wise-IoU是一种目标检测算法,它是基于YOLOv3和IoU损失函数的改进版本。YOLO(You Only Look Once)是一种实时目标检测算法,而IoU(Intersection over Union)则是一种衡量目标检测结果准确度的指标。Yolov8wise-IoU结合了这两种方法,通过使用更精确的IoU损失函数来提高目标检测的准确性。它在处理小目标和密集目标时表现出色,并且具有较低的漏检率和误检率。