yolo8的损失函数ciou
时间: 2025-02-05 14:38:09 浏览: 88
### YOLOv8中的CIoU损失函数解释与实现
#### CIoU损失函数的概念
CIoU (Complete Intersection over Union) 是一种改进的边界框回归损失函数,旨在解决IoU及其变体(如GIoU)无法充分考虑预测框和真实框之间相对位置的问题。CIoU不仅考虑到重叠区域的比例,还引入了两个额外的因素:中心点距离以及宽高比例因子。
对于任意给定的真实框\(b\)和预测框\(\hat{b}\),CIoU定义如下:
\[ \text{CIoU} = IoU - arctan(w_p/h_p))^2}{\alpha * C^2} \]
其中,
- \(w_{gt}, h_{gt}\)表示ground truth box 的宽度和高度;
- \(w_p, h_p\) 表示predicted box 的宽度和高度;
- \(C\)是最小封闭矩形对角线长度;
- \(\alpha\)是一个系数,用于平衡不同因素的影响[^1]。
#### 实现细节
在YOLO系列模型中,为了提高定位精度并加速收敛速度,在训练过程中通常会采用CIoU作为损失的一部分来优化边界框的位置参数。以下是Python代码片段展示了如何计算CIoU损失:
```python
import torch
def ciou_loss(preds, targets, eps=1e-7):
"""
计算CIoU损失
参数:
preds: 预测框张量 [N, 4], xywh格式.
targets: 真实框张量 [N, 4], 同样为xywh格式.
返回:
平均CIoU损失值
"""
# 转换为中心坐标(xc, yc), 宽度(w), 和高度(h)
px, py, pw, ph = preds[:,0], preds[:,1], preds[:,2], preds[:,3]
tx, ty, tw, th = targets[:,0], targets[:,1], targets[:,2], targets[:,3]
# 计算交集面积
inter_diag = (px - tx)**2 + (py - ty)**2
# 外接最小矩形的对角线平方
outer_diag = ((torch.max(px+pw/2, tx+tw/2)-torch.min(px-pw/2, tx-tw/2))**2+
(torch.max(py+ph/2, ty+th/2)-torch.min(py-ph/2, ty-th/2))**2)
# 中心点间欧氏距离
u = inter_diag / outer_diag
# 宽高比率差异惩罚项
v = (4 / math.pi ** 2) * torch.pow(torch.atan(tw/th) - torch.atan(pw/ph), 2)
alpha = v / (1 - alpha*v
return torch.mean(1-cious)
```
此段代码实现了完整的CIoU损失计算过程,并将其应用于YOLOv8的目标检测框架内以提升模型性能。
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