yolov5 Alpha-IoU

yolov5 Alpha-IoU是一种计算目标检测中IoU（Intersection over Union）的方法。在yolov5中，Alpha-IoU被用来计算目标框与预测框之间的IoU值。Alpha-IoU方法从两个方面改进了传统的IoU计算方法：1）引入Alpha参数来平衡边界框的宽高比例对IoU的影响；2）使用GIoU（Generalized IoU）作为IoU的变体，更好地考虑了边界框之间的位置和形状差异。

相关问题

YOLOv8 CIoU-NMS

### YOLOv8中的CIoU-NMS实现

在YOLOv8中，为了提升目标检测的精度并减少冗余预测框的数量，采用了CIoU-NMS（Complete Intersection over Union Non-Maximum Suppression）。这一方法不仅考虑了边界框之间的重叠区域，还加入了中心点距离以及宽高比例的因素来衡量两个边框间的相似度[^1]。

具体来说，在执行NMS操作时，对于每一个类别下的候选框集合：

- 首先计算这些候选框两两之间的CIoU值；
- 接着选取具有最高置信度得分的那个作为当前类别的最优解；
- 对于剩余未处理过的候选框，则会依据设定阈值剔除掉那些与已选最佳匹配项高度重合的部分；

以下是Python代码片段展示了如何基于PyTorch框架下实现该算法逻辑的一部分:

import torch

def ciou_nms(boxes, scores, iou_threshold=0.5):
    """
    实现带有CIoU标准的非极大抑制
    
    参数:
        boxes (Tensor[N, 4]): 边界框坐标(xmin,ymin,xmax,ymax)
        scores (Tensor[N]): 各个边界框对应的分数
        iou_threshold (float): IoU阈值
        
    返回:
        Tensor[M]: 经过筛选后的索引列表
    """

    # 计算所有box面积
    areas = (boxes[:, 2]-boxes[:, 0]) * (boxes[:, 3]-boxes[:, 1])
    
    _, order = scores.sort(descending=True)

    keep = []
    while order.numel() > 0:
        if order.numel() == 1:
            break
            
        i = order[0]
        keep.append(i.item())

        xx1 = torch.index_select(boxes[:, 0], 0, order)[1:].clamp(min=torch.index_select(boxes[:, 0], 0, order)[:1].item())
        yy1 = torch.index_select(boxes[:, 1], 0, order)[1:].clamp(min=torch.index_select(boxes[:, 1], 0, order)[:1].item())
        xx2 = torch.index_select(boxes[:, 2], 0, order)[1:].clamp(max=torch.index_select(boxes[:, 2], 0, order)[:1].item())
        yy2 = torch.index_select(boxes[:, 3], 0, order)[1:].clamp(max=torch.index_select(boxes[:, 3], 0, order)[:1].item())

        w = (xx2 - xx1).clamp(min=0.)
        h = (yy2 - yy1).clamp(min=0.)

        inter = w*h
        rem_areas = torch.index_select(areas, 0, order)[1:]
        union = rem_areas + areas[i] - inter

        center_x1 = (torch.index_select(boxes[:, 0]+boxes[:, 2], 0, order)[1:] / 2.).unsqueeze(-1)
        center_y1 = (torch.index_select(boxes[:, 1]+boxes[:, 3], 0, order)[1:] / 2.).unsqueeze(-1)
        
        c = ((center_x1-center_x1[:1])**2+(center_y1-center_y1[:1])**2)**0.5
        rho = (((boxes[i][0]+boxes[i][2])/2-(boxes[:, 0]+boxes[:, 2])[order][1:]/2)**2+
               ((boxes[i][1]+boxes[i][3])/2-(boxes[:, 1]+boxes[:, 3])[order][1:]/2)**2)**0.5

        v = (4/((math.pi)**2)) * \
            torch.pow(torch.atan(
                (boxes[i][2]-boxes[i][0])/(boxes[i][3]-boxes[i][1])) -
                      torch.atan((boxes[:, 2]-boxes[:, 0])[order][1:] /
                                 (boxes[:, 3]-boxes[:, 1])[order][1:])
                     , 2)

        alpha = v / (1-inter/union+v+eps)

        ciou_loss = inter/union-rho/c-alpha*v

        overlap = inter / union-ciou_loss

        inds = (overlap <= iou_threshold).nonzero().squeeze()
        if inds.numel() == 0:
            break
        order = order[inds+1]

    return torch.LongTensor(keep)

此函数接收一组边界框及其相应的评分，并返回经过CIoU NMS过滤之后保留下来的边界框索引数组。通过这种方式可以有效地去除重复标记的对象实例，从而提高了模型输出的质量和可靠性。

yolov8替换powerful iou

### 更强的IoU计算方法在YOLOv8中的实现

为了提高YOLOv8模型的目标检测性能，采用更先进的交并比(IoU)计算方式是一个有效的策略。传统的IoU仅考虑预测框和真实框之间的重叠面积比例，而一些改进版的IoU度量则能更好地反映边界框间的相对位置关系。

#### CIoU (Complete Intersection Over Union)

CIoU综合考量了三个因素：两个矩形区域的重合程度、中心点距离以及宽高比率差异的影响。这种改进使得损失函数更加关注于正样本的学习效果，有助于加速收敛过程并改善最终的结果质量[^1]。

对于想要在YOLOv8中实施CIoU替代原有IoU的情况，可以通过修改源码来达成目的：

def bbox_iou(box1, box2, x1y1x2y2=True, GIoU=False, DIoU=False, CIoU=True, eps=1e-7):
    ...
    if CIoU:
        # 计算两框中心的距离平方
        c2 = cw ** 2 + ch ** 2 + eps
        
        # 计算两框间最短连线长度的平方
        rho2 = ((b1_x1 + b1_x2 - b2_x1 - b2_x2) ** 2 +
                (b1_y1 + b1_y2 - b2_y1 - b2_y2) ** 2) / 4  # pow(b,b) -> b**2
            
        # 宽高的比例差值
        v = (4 / math.pi ** 2) * torch.pow(torch.atan(w1/h1)-torch.atan(w2/h2), 2)
        
        with torch.no_grad():
            alpha = v / (v - (rho2/c2 + v*alpha)  # CIoU
    
    return iou

这段代码展示了如何调整`bbox_iou()`函数以支持CIoU计算逻辑。通过设置参数`CIoU=True`，可以在训练过程中启用此增强型评估指标[^2]。