yolov7更换损失函数GIOU

### 更改YOLOv8中的损失函数 在YOLOv8中更改默认的损失函数为CIoU、DIoU、EIoU、GIoU、SIoU或WIoU涉及修改模型训练配置文件以及可能调整部分源码。具体操作如下： #### 修改配置文件 通常情况下，YOLO框架允许用户通过编辑配置文件指定使用的损失函数类型。对于YOLOv8而言，在`cfg/training/hyp.scratch-low.yaml`或其他自定义超参数设置文件内找到对应于边界框回归项的部分。 例如，要切换到CIoU作为新的损失度量标准，则需定位至该文件内的相应字段，并将其值设为所需的选项之一[^2]。 ```yaml box: 0.05 # 原始 IoU loss 权重, 需改为 ciou_loss 或其他形式 ``` 应更新为此类格式以启用特定类型的IoU变体: ```yaml ciou: True # 启用 CIoU 损失计算方式 diou: False # 关闭 DIoU (可根据需求调整) eiou: False # ... giou: False # siou: False # wiou: False # ``` 请注意不同版本间可能存在细微差异；上述方法适用于大多数场景下的常规实践指导。 #### 编辑源代码 如果仅靠修改配置无法满足需求，那么就需要深入研究官方提供的API文档和现有实现细节，进而对手动编码做出适当改动。这一步骤主要集中在负责处理位置预测逻辑的相关模块上。 假设已经决定采用某种改进型IoU（比如EIoU），则可以在项目根目录下查找名为`loss.py`之类的脚本文件，其中包含了各类损失组件的具体定义。在此基础上增加新功能或将已有算法替换成目标方案即可完成定制化改造工作[^1]。 ```python def compute_iou(pred_boxes, target_boxes): """ 计算两个矩形框间的交并比 """ def eiou_loss(): # 实现 EIoU 的核心运算过程... pass if config['use_eiou']: return eiou_loss() else: # 默认行为保持不变... pass ``` 以上就是关于如何在YOLOv8里边引入新型态IoU损失机制的大致思路概述。

### 更改YOLOv8中的损失函数为WIoU 在YOLOv8中替换默认的损失函数为WIoU涉及修改`utils/loss.py`文件内的`ComputeLoss`类下的`__call__()`方法。具体操作如下： #### 修改 `ComputeLoss.__call__()` 为了集成新的WIoU损失函数，需先定义此函数并将其加入到原有的损失计算逻辑之中。假设已经实现了WIoU损失函数，则可以在原有基础上添加调用新损失的部分。 ```python def __call__(self, p, targets): # predictions, targets, model device = targets.device lcls, lbox, lobj = torch.zeros(1, device=device), torch.zeros(1, device=device), torch.zeros(1, device=device) # ... (其他代码保持不变) tbox = xywhn2xyxy(t[:, 2:6], w=w, h=h) * s b, a, gj, gi = indices pred_boxes = p[b, a, gj, gi] # 使用自定义的WIoU损失替代原来的GIoU/DIoU/CIOU等 loss_wiou = wiou_loss(pred_boxes, target_boxes) # 假设wiou_loss是一个预定义好的函数[^1] lbox += loss_wiou # ... (后续处理和其他部分保持一致) ``` 这里的关键在于引入了一个名为`wiou_loss`的新函数来代替原本用于边界框回归的标准损失项（如GIoU）。需要注意的是，实际应用时应确保`wiou_loss`已经被正确定义并且能够接收两个参数——预测框和目标框作为输入，并返回相应的损失值。 #### 定义 Wiou_Loss 函数 考虑到文献提到的不同于传统IoU变体的特点，可以尝试基于MPDIoU的思想构建WIoU损失函数。虽然两者并不相同，但是可以从相似的角度出发设计算法框架。以下是可能的一种实现方式： ```python import torch def mpdiou_loss(preds, targets): """Calculate the Minimum Point Distance IoU Loss between predicted and ground truth boxes.""" eps = 1e-7 px1y1, px2y2 = preds.chunk(2, dim=-1) tx1y1, tx2y2 = targets.chunk(2, dim=-1) inter_x1y1 = torch.max(px1y1, tx1y1) inter_x2y2 = torch.min(px2y2, tx2y2) out_x1y1 = torch.min(px1y1, tx1y1) out_x2y2 = torch.max(px2y2, tx2y2) inter_area = area(inter_x1y1, inter_x2y2).clamp(min=0) outer_area = area(out_x1y1, out_x2y2).clamp(min=eps) union_area = area(px1y1, px2y2) + area(tx1y1, tx2y2) - inter_area + eps ious = inter_area / union_area distance_penalty = ((px1y1 + px2y2 - tx1y1 - tx2y2)**2).sum(dim=-1)/(outer_area*4) width_height_deviation = (((px2y2 - px1y1)-(tx2y2-tx1y1)).abs()/torch.maximum((px2y2-px1y1),(tx2y2-tx1y1))).mean(-1) return 1 - ious + distance_penalty + width_height_deviation def wiou_loss(preds, targets): """ Calculate Weighted Intersection over Union (WIoU) based on MPDIoU. This function serves as an example implementation inspired by MPDIoU but tailored towards specific needs of WIoU. """ base_mpdiou = mpdiou_loss(preds, targets)[^2] weights = calculate_weights_based_on_context() # 需要根据实际情况调整权重计算逻辑 weighted_loss = base_mpdiou * weights return weighted_loss.mean() ``` 这段代码展示了如何创建一个受MPDIoU启发的Wiou_Loss版本。请注意，这只是一个概念性的例子；具体的权重分配机制应当依据应用场景的具体需求进行定制化开发。