yolov5替换iou

### YOLOv5 中自定义 IoU 计算方法 YOLOv5 的训练过程依赖于损失函数中的 IoU（Intersection over Union）计算来评估预测框与真实框之间的重叠程度。要替换默认的 IoU 计算方式，可以通过修改源码实现自定义的 IoU 函数。 #### 修改步骤说明 1. **定位 IoU 计算位置** 在 YOLOv5 的代码库中，默认的 IoU 计算是通过 `utils.metrics` 和 `utils.loss` 文件完成的。具体来说，`bbox_iou` 函数位于 `utils/metrics.py` 文件中[^1]。此函数用于计算两个边界框之间的 IoU 值。 2. **创建自定义 IoU 函数** 用户可以编写一个新的 IoU 计算逻辑，并将其集成到现有框架中。例如，如果希望引入 CIoU 或 DIoU，则可以在 `metrics.py` 中扩展该功能： ```python import torch def custom_bbox_iou(box1, box2, x1y1x2y2=False, GIoU=False, DIoU=True, CIoU=False, eps=1e-7): """ 自定义 IoU 实现：支持DIoU和CIoU选项。 参数: box1: 预测框张量 (N, 4)，格式为 xywh 或 x1y1x2y2 box2: 真实框张量 (N, 4)，格式同上 ... 返回: ious: IoU 结果矩阵 """ # 转换坐标系 if not x1y1x2y2: w1, h1 = box1[:, 2] - box1[:, 0], box1[:, 3] - box1[:, 1] w2, h2 = box2[:, 2] - box2[:, 0], box2[:, 3] - box2[:, 1] box1 = torch.cat([box1[:, :2] - box1[:, 2:] * 0.5, box1[:, :2] + box1[:, 2:] * 0.5], dim=-1) box2 = torch.cat([box2[:, :2] - box2[:, 2:] * 0.5, box2[:, :2] + box2[:, 2:] * 0.5], dim=-1) b1_x1, b1_y1, b1_x2, b1_y2 = box1.chunk(4, dim=1) b2_x1, b2_y1, b2_x2, b2_y2 = box2.chunk(4, dim=1) inter_area = (torch.min(b1_x2, b2_x2) - torch.max(b1_x1, b2_x1)).clamp(0) * \ (torch.min(b1_y2, b2_y2) - torch.max(b1_y1, b2_y1)).clamp(0) cw = torch.max(b1_x2, b2_x2) - torch.min(b1_x1, b2_x1) # convex width ch = torch.max(b1_y2, b2_y2) - torch.min(b1_y1, b2_y1) # convex height c2 = cw ** 2 + ch ** 2 + eps # convex diagonal squared rho2 = ((b2_x1 + b2_x2 - b1_x1 - b1_x2) ** 2 + (b2_y1 + b2_y2 - b1_y1 - b1_y2) ** 2) / 4 # center distance squared v = (4 / math.pi ** 2) * torch.pow(torch.atan(w2 / h2).unsqueeze(1) - torch.atan(w1 / h1), 2) with torch.no_grad(): alpha = v / (v - inter_area / union + eps) iou = inter_area / union if DIoU: return iou - rho2 / c2 # DIoU elif CIoU: return iou - (rho2 / c2 + v * alpha) # CIoU else: return iou ``` 上述代码实现了基于距离的改进版 IoU（DIoU/CIoU），可以根据需求调整参数设置。 3. **更新 Loss 函数调用** 默认情况下，Loss 函数会调用上述提到的 `bbox_iou` 来计算 IoU 损失项。因此，在 `utils/loss.py` 文件中找到对应的调用部分，并将其实现替换为你编写的自定义版本即可。 4. **验证新 IoU 效果** 完成以上更改后，重新运行训练脚本以测试新的 IoU 方法的效果。注意观察日志输出以及最终模型性能的变化情况。 --- ### 使用 Mixed Precision Training 提升效率 为了进一步优化训练流程，建议启用混合精度训练技术（Mixed Precision Training）。这不仅能够降低显存占用率还能加快收敛速度[^2]。只需简单配置如下命令行参数或者 YAML 设置文件即可开启此项特性： ```bash --device cuda --amp ``` 同时确保 PyTorch 版本高于等于 1.6 并安装 apex 库作为辅助工具包之一。 ---