yolov8改进，损失函数改为SIOU,yolov8的模型怎么变化

### YOLOv8 中改进 SIoU 损失函数的方法 在YOLOv8中，为了提高模型性能并解决特定数据集上的局限性，可以考虑采用更先进的损失函数如SIoU。传统的位置损失（Regression Loss）通常基于IoU及其变体CIoU、DIoU和GIoU来衡量预测框与真实框之间的重叠程度[^1]。 对于SIoU而言，其基本原理在于不仅关注两个矩形区域的交并比，还进一步考虑到边界框的方向性和形状相似度等因素，从而提供更加精确的目标定位能力[^3]。 要在YOLOv8框架内集成SIoU作为新的损失计算方式，主要涉及以下几个方面： #### 修改配置文件中的参数设置 首先，在训练配置文件里找到负责定义使用哪种类型的IoU损失的部分。默认情况下这些选项都设为`False`表示不启用特殊形式的IoU损失；如果希望激活SIoU，则需相应地调整此部分代码逻辑[^4]。 ```yaml # yolov8.yaml or similar configuration file ... loss: ... GIoU: False DIoU: False CIoU: False SIoU: True # Enable the use of SIoU loss function here. ``` #### 编写自定义的SIoU损失函数 接下来就是实现具体的SIoU算法了。这一步骤依赖于对原有项目结构的理解以及编程技巧的应用。下面给出了一段Python伪代码片段用于展示如何构建这样一个功能模块。 ```python import torch.nn.functional as F def siou_loss(pred_boxes, target_boxes): """ Computes Scale-Invariant IoU (SIoU) between predicted and ground truth boxes. Args: pred_boxes (Tensor): Predicted bounding box coordinates [batch_size, num_anchors, 4]. target_boxes (Tensor): Ground-truth bounding box coordinates [batch_size, num_anchors, 4]. Returns: Tensor: Computed SIoU losses per anchor. """ eps = 1e-7 # Calculate center points and sizes for both sets of boxes b1_x1, b1_y1, b1_x2, b1_y2 = pred_boxes.chunk(4, dim=-1) b2_x1, b2_y1, b2_x2, b2_y2 = target_boxes.chunk(4, dim=-1) w1, h1 = b1_x2 - b1_x1, b1_y2 - b1_y1 + eps w2, h2 = b2_x2 - b2_x1, b2_y2 - b2_y1 + eps cw = torch.max(b1_x1, b2_x1), torch.min(b1_x2, b2_x2) ch = torch.max(b1_y1, b2_y1), torch.min(b1_y2, b2_y2) c_area = ((cw[1]-cw[0]) ** 2) * ((ch[1]-ch[0])**2)+eps rho2 = (((b2_x1+b2_x2)-(b1_x1+b1_x2))**2/4 + ((b2_y1+b2_y2)-(b1_y1+b1_y2))**2/4) v = (4/c_pi)*(torch.atan(w2/h2)-torch.atan(w1/h1)).pow_(2) alpha = v/(1-iou+p*v+eps) sious = ious-(rho2/c_area-alpha*v) return sious.mean() ``` 通过上述操作即可完成YOLOv8中SIoU损失函数的基本搭建工作。需要注意的是实际应用过程中还需根据具体需求做适当优化调试以达到最佳效果。

### YOLOv8 损失函数改进方法 #### 选择不同的损失函数 YOLOv8支持多种损失函数的选择，这使得模型能够适应不同应用场景的需求。对于目标检测任务而言，常用的损失函数有IoU系列变体如SIoU、EIoU、WIoU等[^1]。 #### 修改配置文件指定新的损失函数 为了更改默认使用的损失函数，在YOLOv8项目中的配置文件里找到对应设置项并调整参数值来启用所需类型的损失计算方式。例如要切换成MPDIOU，则需按照官方文档指示编辑相关字段[^3]。 #### 自定义实现特定形式的损失函数 如果希望引入更复杂的自定义版本（比如带有额外约束条件），则可以基于现有框架下的源码进行扩展开发。以`Inner-IoU`为例，通过继承原有类结构并向其中加入新逻辑完成定制化功能[^4]。 ```python from ultralytics.nn.modules import ComputeLoss class CustomComputeLoss(ComputeLoss): def __init__(self, model, autobalance=False): super().__init__(model=model, autobalance=autobalance) def forward(self, preds, targets): # 增加自定义loss计算逻辑 ... ```