yolov11损失函数改进

### YOLOv11 损失函数改进方法

对于YOLOv11中的损失函数改进，虽然具体的实现细节可能因研究进展而有所不同，但可以基于现有文献和技术趋势推测其发展方向。

#### ShapeIoU 和 InnerShapeIoU 的引入

在YOLO系列的发展过程中，形状匹配的重要性逐渐显现。为了更好地捕捉目标物体的真实轮廓，提出了ShapeIoU和InnerShapeIoU两种新的度量方式[^1]。这些指标不仅考虑了边界框之间的重叠区域，还关注内部结构的一致性，从而提高了定位准确性。

def shape_iou(pred_boxes, true_boxes):
    """
    Calculate the Shape IoU between predicted and ground truth boxes.
    
    Args:
        pred_boxes (Tensor): Predicted bounding boxes.
        true_boxes (Tensor): Ground truth bounding boxes.

    Returns:
        Tensor: Shape IoU values.
    """
    intersection_area = calculate_intersection_area(pred_boxes, true_boxes)
    union_area = calculate_union_area(pred_boxes, true_boxes)
    inner_shape_similarity = measure_inner_structure_similarity(pred_boxes, true_boxes)

    return (intersection_area / union_area) * inner_shape_similarity

#### 多尺度特征融合下的自适应加权策略

考虑到不同尺度的目标具有不同的特性，在设计损失函数时应采用更加灵活的方式处理多尺度信息。通过引入自适应权重机制，可以根据实际情况动态调整各层贡献的比例，使得网络能够更有效地学习到全局与局部特征的平衡关系[^2]。

class AdaptiveWeightLoss(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(AdaptiveWeightLoss, self).__init__()
        
    def forward(self, small_scale_loss, medium_scale_loss, large_scale_loss):
        total_loss = 0
        
        # 自动计算每层损失占比
        scale_weights = compute_adaptive_weights(small_scale_loss, medium_scale_loss, large_scale_loss)
        
        for loss_value, weight in zip([small_scale_loss, medium_scale_loss, large_scale_loss], scale_weights):
            total_loss += loss_value * weight
            
        return total_loss

#### 集成多种传统损失项的优势

除了上述创新外，仍然保留并优化了一些经典的损失组件，如分类交叉熵、平滑L1回归等，并尝试将其与其他新颖的设计相结合，形成更为强大的综合型损失框架。

loss_total = classification_cross_entropy + smooth_l1_regression + shape_iou_loss + adaptive_weighting_term