yolox添加eiou损失函数

YOLOX是一种目标检测算法，它在YOLOv3的基础上做了一系列改进。为了提高YOLOX的性能，研究者们尝试引入EIou损失函数。

EIou损失函数是一种计算目标框与预测框之间IoU（Intersection over Union）的误差的方法。IoU是一个常用的衡量目标检测精度的指标，它表示两个框的重叠程度，数值越大表示两个框的重叠程度越高。

传统的YOLOv3在计算IoU时，只考虑了预测框和最接近的真实框之间的重叠程度。然而，这种方法可能导致有些真实框没有被恰当地匹配到预测框上，从而造成误差。因此，研究者们提出了EIou损失函数，以更加细致地计算IoU误差。

EIou损失函数的计算方式如下：对于每一个预测框，它会与所有的真实框进行比较，找出与之重叠程度最高的真实框，并计算其IoU。然后，将这个IoU与预测框与其最近真实框之间的IoU进行加权平均，作为该预测框的EIou误差。

通过引入EIou损失函数，YOLOX能够更加准确地衡量目标检测的精度。这样，模型可以更好地学习到真实框与预测框之间的关系，提高目标检测的准确性。

总的来说，通过添加EIou损失函数，YOLOX算法在目标检测中的性能得到了进一步改进，提高了检测的准确性和稳定性。