yolov5更换损失函数eiou

在Yolov5中，eiou是一种更换的损失函数，它是基于CIOU Loss进行改进的。CIOU Loss考虑了边界框回归的重叠面积、中心点距离和纵横比，但由于纵横比的表示方式不够准确，有时会影响模型的优化。因此，学者们提出了EIOU Loss来解决这个问题，并在其中加入了Focal聚焦优质的锚框。

EIOU Loss在CIOU的基础上，将纵横比的影响因子拆开，分别计算目标框和锚框的宽和高。这个损失函数包含了三个部分：重叠损失、中心距离损失和宽高损失。前两部分延续了CIOU的方法，而宽高损失则直接使目标框与锚框的宽度和高度之差最小化，从而加快了收敛速度。

总的来说，EIOU Loss是在CIOU Loss的基础上对纵横比进行更准确的表示，并且通过加入Focal聚焦优质的锚框，提高了Yolov5模型的性能和优化效果。