yolov5改进EIOUloss

在YOLOv5算法的改进中，有学者提出了一种名为EIOU Loss的改进方法。这种方法在CIOU Loss的基础上进行了改进，并且加入了Focal聚焦优质的锚框。CIOU Loss虽然考虑了边界框回归的重叠面积、中心点距离和纵横比，但是通过其公式中的v反映的纵横比的差异，而不是宽高分别与其置信度的真实差异，这可能会阻碍模型有效地优化相似性。因此，EIOU Loss将纵横比拆开，并且加入了Focal聚焦优质的锚框，以提高模型的性能和准确性。