yolov8改进-添加EIOU,SIOU

### 实现 EIOU 和 SIOU 的改进

为了在YOLOv8中集成EIOU (Extended Intersection over Union)和SIOU (Symmetric IoU)，主要工作集中在替换原有的IoU计算部分并调整损失函数。具体来说，这些更改涉及检测头中的边界框回归逻辑。

#### 修改边界框交并比(IoU)

原始的YOLO算法通常采用GIoU或CIoU作为优化目标的一部分来衡量预测框与真实框之间的重叠程度。对于引入的新指标：

- **EIOU**考虑了中心点距离以及宽高比例差异的影响，在原有基础上进一步提升了定位精度[^1]。

- **SIOU**则通过分析两个矩形形状相似度来进行更精确的位置匹配评估[^2]。

因此，需要找到源码里负责计算标准IoU的地方，并将其替换成支持这两种新形式的方法。

def bbox_iou(box1, box2, iou_type='ciou'):
    """
    计算两种新的IoU类型:EIOU和SIOU.
    
    参数:
        box1: 预测边框
        box2: 真实边框
        iou_type: 'eious' 或者 'siou'
        
    返回值:
        float类型的IoU得分
    """

    if iou_type.lower() == "eious":
        # 执行EIOU的具体实现...
        pass
        
    elif iou_type.lower() == "siou":
        # 执行SIOU的具体实现...
        pass
    
    else:
        raise ValueError(f"未知的IoU类型:{iou_type}")

这段伪代码展示了如何扩展`bbox_iou()`函数以接受额外参数指定要使用的IoU变体版本。实际编码时应参照官方文档或其他可靠资源完成具体的数学运算细节[^3]。

#### 调整训练过程中的损失项

除了更新IoU计算外，还需要确保在网络训练期间能够正确应用所选的IoU损失。这可能涉及到修改配置文件或是直接编辑网络定义内的相应部分，使得最终的目标函数可以利用到增强后的评价体系。

例如，在PyTorch框架下，可以在自定义Loss类中加入如下片段:

class CustomYoloLoss(nn.Module):
    def __init__(self, ... , use_eious=False, use_siou=False): 
        super(CustomYoloLoss).__init__()
        self.use_eious = use_eious
        self.use_siou = use_siou
        ...

    def forward(self, pred_boxes, target_boxes):
        ...
        if self.use_eious:
            loss += compute_eious_loss(pred_boxes, target_boxes)
            
        if self.use_siou:
            loss += compute_siou_loss(pred_boxes, target_boxes)
                
        return total_loss

这里假设已经实现了辅助功能`compute_eious_loss()`和`compute_siou_loss()`用于分别处理各自特有的惩罚机制[^4]。