yolov5 loss改进

Yolov5在损失函数方面进行了改进。具体来说，Yolov5中引入了CIoU损失函数（Complete Intersection over Union）。该损失函数是DIOU损失函数（Distance-IoU）的改进版本，旨在更准确地测量边界框之间的距离和重叠程度。与传统的IoU损失函数相比，CIoU损失函数更加稳定和准确，能够提高目标检测的准确性。

此外，Yolov5还采用了加权NMS（Non-Maximum Suppression）的方式进行后处理。加权NMS在选择最终的边界框时，不仅考虑了边界框之间的重叠程度，还考虑了它们的置信度得分。通过引入权重因子，加权NMS能够更好地平衡置信度得分和边界框的重叠情况，从而提高目标检测的精度和召回率。

总结起来，Yolov5通过引入CIoU损失函数和加权NMS的方式对损失函数进行了改进，从而提高了目标检测的准确性和精度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [AI大视觉（十八） | Yolo v5的改进思想](https://blog.csdn.net/qq_42734492/article/details/119540976)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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