首页yolov10替换Shape-IoU损失函数

yolov10替换Shape-IoU损失函数

时间: 2025-03-06 08:36:12 浏览: 51

### 实现 Shape-IoU 损失函数替换默认损失函数为了在YOLOv10中实现Shape-IoU损失函数并替换默认的损失函数，可以遵循类似的修改路径。具体操作如下： #### 修改 `metrics.py` 文件首先，在 `ultralytics/utils/metrics.py` 文件中加入Shape-IoU计算逻辑。此文件通常用于定义各种评估指标。 ```python def shape_iou(pred_bboxes, target_bboxes): """ Calculate the Shape-IoU between predicted and target bounding boxes. Args: pred_bboxes (Tensor): Predicted bounding box coordinates. target_bboxes (Tensor): Ground truth bounding box coordinates. Returns: Tensor: IoU values for each pair of bboxes. """ # Implementation details here... pass # Placeholder for actual implementation ``` #### 更新 `loss.py` 文件接着，在 `ultralytics/utils/loss.py` 文件中引入新定义的Shape-IoU方法，并调整原有的IoU调用位置。 ```python from .metrics import shape_iou # Import custom function from metrics module class ComputeLoss(nn.Module): def __init__(self, model, autobalance=False): super().__init__() def forward(self, preds, targets): ... # Replace original IOU calculation with Shape-IoU iou = shape_iu(pred_bboxes[fg_mask], target_bboxes[fg_mask]) ... ``` 通过上述更改，可以在训练过程中应用新的Shape-IoU损失函数来优化模型性能[^2]。 #### 验证配置项设置最后确认项目中的配置文件（如`.yaml`），确保其指向更新后的脚本版本，以便于顺利加载自定义组件。

阅读全文