CNNiou损失函数改进

### 改进CNN网络中的IOU损失函数方法 #### 统一交并比（Unified-IoU） 为了提升高质量检测精度，可以采用统一交并比（Unified-IoU）。这种方法关注不同质量预测框之间的权重分配，实现动态转移模型。具体来说，在计算损失时，不仅考虑标准的交并比（IoU），还加入了额外机制来评估预测框的质量差异，从而给予更高品质的预测更多重视[^1]。 ```python def unified_iou_loss(pred_boxes, true_boxes): ious = calculate_ious(pred_boxes, true_boxes) quality_weights = compute_quality_weights(ious) # 动态计算质量权重 loss = (1 - ious * quality_weights).mean() return loss ``` #### Slide Loss处理样本不平衡问题 针对样本间存在的不平衡现象，Slide Loss提供了一个有效的解决方案。此方法依据预测框与实际目标间的IoU值划分简单案例和复杂情况，并借助滑动加权策略增加困难实例的重要性。这种设计有助于改善位于边缘区域内的对象识别效果，使训练过程能充分利用具有挑战性的数据点[^2]。 ```python import torch.nn.functional as F def slide_loss(predictions, targets, beta=0.5): ious = bbox_overlaps(predictions, targets) easy_samples_mask = ious >= beta hard_samples_mask = ~easy_samples_mask losses_easy = F.smooth_l1_loss(predictions[easy_samples_mask], targets[easy_samples_mask]) losses_hard = F.smooth_l1_loss(predictions[hard_samples_mask], targets[hard_samples_mask]) * 2. total_loss = (losses_easy.sum() + losses_hard.sum()) / predictions.size(0) return total_loss ``` #### 引入Focaler-IoU增强回归性能 Zhang Hao提出的Focaler-IoU融合了传统IoU以及焦点损失的概念，旨在加强对于各类难度级别的回归任务的关注程度。通过引入一个自适应调节参数——注意系数，可以在迭代期间自动调整各部分输入的影响力度，进而促使整个系统更加专注于那些显著影响最终位置准确性的重要因素上[^3]。 ```python class FocalerIoULoss(nn.Module): def __init__(self, alpha=0.75, gamma=2., reduction='mean'): super(FocalerIoULoss, self).__init__() self.alpha = alpha self.gamma = gamma self.reduction = reduction def forward(self, pred_bboxes, target_bboxes): ious = box_iou(pred_bboxes, target_bboxes) focal_factor = ((1 - ious)**self.gamma) * \ (((ious < 0.5).float() * self.alpha) + ((ious >= 0.5).float())) loss = -(focal_factor * torch.log(ious)).sum(dim=-1) if self.reduction == 'mean': return loss.mean() elif self.reduction == 'sum': return loss.sum() else: return loss ```