yolov7损失函数改进diou

Yolov7是一种目标检测算法，而DIoU（Distance-IoU）是一种损失函数改进方法。DIoU损失函数是通过引入距离信息来改进IoU（Intersection over Union）损失函数的，以更准确地衡量预测框与真实框之间的相似度。

传统的IoU损失函数只考虑了预测框和真实框的重叠部分，而忽略了它们之间的距离信息。DIoU损失函数考虑了两个方面的距离信息：中心点之间的距离和预测框与真实框之间的最小外接矩形的对角线长度。

DIoU损失函数的计算公式如下：

DIoU Loss = IoU Loss - λ * DIoU

其中，IoU Loss是传统的IoU损失函数，DIoU是距离信息，λ是一个权重系数。通过在计算IoU损失时减去DIoU，可以补偿预测框与真实框之间的距离。

通过引入DIoU损失函数改进Yolov7模型的训练过程，可以提升目标检测的准确性和鲁棒性。

相关问题

yolov8改进损失函数DIOU

### 实现 DIoU 损失函数改进版本

为了在 YOLOv8 中引入 DIoU (Distance-IoU) 损失函数，需对原有损失计算部分进行调整。DIoU 是一种基于 IoU 的改进型损失函数，在传统 IoU 基础上加入了中心点距离惩罚项，有助于提升模型定位准确性。

#### 修改思路

通过分析现有 MPDIoU 改进方案[^1] 和其他相关研究进展[^2]，可以在 `bbox_iou` 函数中加入 DIoU 计算逻辑：

def bbox_iou(box1, box2, DIOU=True, x1y1x2y2=False):
    """
    Returns the IoU of two bounding boxes along with distance component for DIoU.
    
    Args:
        box1: First set of boxes.
        box2: Second set of boxes.
        DIOU: Flag to enable/disable DIoU computation.
        x1y1x2y2: Boolean flag indicating whether coordinates are given as (x_min, y_min, x_max, y_max).
        
    Returns:
        Tensor containing IoUs or DIoUs between each pair of boxes from both sets.
    """

    # Get the coordinates of bounding boxes
    if not x1y1x2y2:
        b1_x1, b1_y1, b1_x2, b1_y2 = box1[:, 0], box1[:, 1], box1[:, 2], box1[:, 3]
        b2_x1, b2_y1, b2_x2, b2_y2 = box2[:, 0], box2[:, 1], box2[:, 2], box2[:, 3]
    else:
        # Transform from center and width to exact coordinates
        b1_x1, b1_x2 = box1[:, 0] - box1[:, 2] / 2, box1[:, 0] + box1[:, 2] / 2
        b1_y1, b1_y2 = box1[:, 1] - box1[:, 3] / 2, box1[:, 1] + box1[:, 3] / 2
        b2_x1, b2_x2 = box2[:, 0] - box2[:, 2] / 2, box2[:, 0] + box2[:, 2] / 2
        b2_y1, b2_y2 = box2[:, 1] - box2[:, 3] / 2, box2[:, 1] + box2[:, 3] / 2
    
    # Intersection area
    inter_area = torch.min(b1_x2, b2_x2) - torch.max(b1_x1, b2_x1)
    inter_area *= torch.min(b1_y2, b2_y2) - torch.max(b1_y1, b2_y1)

    # Union Area
    w1, h1 = b1_x2 - b1_x1,     b1_y2 - b1_y1
    w2, h2 = b2_x2 - b2_x1,     b2_y2 - b2_y1
    union_area = (w1 * h1 + 1e-16) + w2 * h2 - inter_area 

    iou = inter_area / union_area

    if DIOU:
        cw = torch.max(b1_x2, b2_x2) - torch.min(b1_x1, b2_x1)  # convex width
        ch = torch.max(b1_y2, b2_y2) - torch.min(b1_y1, b2_y1)  # convex height
        
        c2 = cw ** 2 + ch ** 2 + 1e-16
        rho2 = ((b2_x1 + b2_x2 - b1_x1 - b1_x2) ** 2 +
                (b2_y1 + b2_y2 - b1_y1 - b1_y2) ** 2) / 4  # center dist squared
        
        diou_loss = iou - rho2 / c2
        return diou_loss.clamp(min=-1.0, max=1.0).mean()
    
    return iou.mean()

此代码片段展示了如何扩展原始的 IoU 计算方法来支持 DIoU 损失计算。当参数 `DIOU=True` 时，除了常规交并比外还会考虑两个边界框中心之间的相对位置关系，从而形成更加鲁棒的目标检测性能评估指标[^3]。

yolov10损失函数改进

### YOLOv10 损失函数改进方法研究

#### 多种IoU损失函数及其变体的应用

YOLOv10引入了多种基于交并比(IoU)的损失函数以及它们的不同变体，如SIoU、WIoU、GIoU、DIoU、EIOU、CIoU等。这些改进后的损失函数不仅提高了模型在目标检测任务中的精度，也加速了训练过程中的收敛速度[^1]。

#### “Focus”思想与新型损失函数的设计

除了传统的IoU损失外，“Focus”概念被融入到了新的损失函数设计之中。“Focus”的核心在于更加关注那些难以区分的对象边界区域，在此基础上衍生出了超过二十种不同的组合型损失函数，每一种都针对特定类型的物体识别难题进行了优化调整。

#### MPDIoU 和 InnerMPDIoU 的提出与发展

最新版本中提出了两种全新的损失函数——MPDIoU和InnerMPDIoU。特别是后者作为首次公开的技术方案，结合了最新的“Inner”理念，在大多数情况下展现出优于其他现有解决方案的表现。这两种损失函数特别强调对于细粒度特征的学习能力，有助于进一步提升YOLOv10的整体表现水平[^2]。

#### EfficiCLoss 及 EIOU_Loss 对传统 CIOU_Loss 的超越

EfficiCLoss作为一种高效的替代选项也被纳入考虑范围之内；而EIOU_Loss则是在经典CIOU_Loss基础上做出的重要革新，主要体现在对长宽比例影响因素更为精细地建模上，使得预测框与真实标签之间的匹配程度得到显著改善[^3]。

def  compute_loss(pred_boxes, true_boxes):
        """
        计算不同种类的  IoU  Loss
        
        参数:
                pred_boxes  (Tensor): 预测框坐标张量
                true_boxes (Tensor): 真实框坐标张量
          
     返回:
                Tensor:  各类  IoU  loss 值之和
        """
     
        iou_losses  =  []
        #  实现  SIoU,  WIoU,  GIoU,  DIoU, EIou,  CIoU...
        siou_loss = calculate_siou_loss(pred_boxes,  true_boxes)
        wiou_loss = calculate_wiou_loss(pred_boxes,  true_boxes)
     giou_loss  =  calculate_giou_loss(pred_boxes, true_boxes)
    diou_loss  = calculate_diou_loss(pred_boxes,  true_boxes)
        eiou_loss  =  calculate_eiou_loss(pred_boxes,  true_boxes)
        ciou_loss  =  calculate_ciou_loss(pred_boxes,  true_boxes)

    iou_losses.extend([siou_loss,  wiou_loss,  giou_loss,  diou_loss,  eiou_loss,  ciou_loss])
        
        total_iou_loss =  sum(iou_losses)
        
        return total_iou_loss