yolov8改进nwdloss和shap iou
时间: 2025-01-20 07:18:51 浏览: 193
### YOLOv8 中改进 NWD Loss 和 SHAPE IOU 的方法及实现
#### 修改 `BboxLoss` 类以集成 Shape-IoU 和 NWD 损失函数
为了在YOLOv8中引入Shape-IoU和NWD损失,需要对现有的边界框损失类进行扩展。具体来说,在原有基础上加入新的损失项来反映这些改进。
```python
import torch.nn as nn
from yolov8.utils import bbox_iou, shape_iou, nwd_loss # 假设这些都是预定义好的辅助函数
class CustomBboxLoss(nn.Module):
def __init__(self, lambda_shape=1.0, lambda_nwd=1.0):
super(CustomBboxLoss, self).__init__()
self.lambda_shape = lambda_shape
self.lambda_nwd = lambda_nwd
def forward(self, pred_boxes, target_boxes):
"""
计算总损失
参数:
pred_boxes (Tensor): 预测的边界框坐标.
target_boxes (Tensor): 真实标签中的边界框坐标.
返回:
Tensor: 总损失值.
"""
ciou_loss = bbox_iou(pred_boxes, target_boxes, x1y1x2y2=False, CIoU=True).mean()
# 加入Shape-IoU损失
siou_loss = shape_iou(pred_boxes, target_boxes)[^2].mean() * self.lambda_shape
# 加入NWD损失
nwd_loss_val = nwd_loss(pred_boxes, target_boxes)[^4].mean() * self.lambda_nwd
total_loss = -(ciou_loss + siou_loss + nwd_loss_val)
return total_loss
```
此代码片段展示了如何创建一个新的损失模块`CustomBboxLoss`,该模块不仅包含了原有的CIoU损失,还加入了Shape-IoU和NWD两个额外组件。参数`lambda_shape`和`lambda_nwd`用来调整各自贡献的比例。
对于Shape-IoU而言,其特别之处在于它能够更好地捕捉不同大小物体间的相似性;而NWD则有助于提高小目标检测的效果,因为它可以更精确地衡量分布差异[^3]。
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