MPDIoU损失函数

MPDIoU损失函数是一种用于边界框回归的损失函数，它在目标检测、字符级场景文本识别和实例分割任务上进行了广泛的实验，并展示了出色的实验结果。\[1\]该损失函数被提出来解决当预测框与真实框具有相同的长宽比，但宽度和高度值完全不同时，大多数现有的边界框回归损失函数无法优化的问题。\[2\]MPDIoU损失函数充分挖掘了水平矩形的几何特征，包含了重叠或不重叠区域、中心点距离、宽度和高度的偏差等所有相关因素，并简化了计算过程。\[2\]实验结果表明，应用MPDIoU损失函数于最先进的实例分割和对象检测模型，其性能优于现有的损失函数。\[2\]因此，MPDIoU损失函数在目标检测和实例分割任务中具有重要的应用价值。
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- *1* *2* [剑指YOLOv5改进最新MPDIoU损失函数(23年7月首发论文)：超越现有多种G/D/C/EIoU，高效准确的边界框回归的...](https://blog.csdn.net/qq_38668236/article/details/131915213)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [剑指YOLOv7改进最新MPDIoU损失函数(23年7月首发论文)：论文实测YOLOv7模型涨点，超越现有多种G/D/C/EIoU，...](https://blog.csdn.net/qq_38668236/article/details/131915360)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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