在yolov8中加入Inner-shape-iou

### 实现 Inner-shape-IoU 损失函数 为了在 YOLOv8 中实现 `Inner-shape-IoU` 损失函数，可以通过修改源码中的损失计算部分完成。以下是具体方法： #### 修改步骤说明 1. **定义新的损失函数** 需要在 `ultralytics/utils/metrics.py` 文件中新增自定义的 `inner_shape_iou` 函数。该函数应基于辅助边框的比例因子生成不同的形状，并计算相应的 IoU 损失。 2. **替换默认的 IoU 计算逻辑** 在 `ultralytics/utils/loss.py` 文件中找到原有的 IoU 损失计算位置（通常位于预测框与真实框之间的交并比计算处），并将原有调用替换为新定义的 `inner_shape_iou` 方法。 3. **更新配置文件** 如果需要动态调整比例因子或其他参数，可以在训练配置文件中增加对应的超参设置项。 --- #### 示例代码 以下是一个可能的实现方案： ```python import torch from torchvision.ops import box_iou def inner_shape_iou(pred_boxes, gt_boxes, ratio=0.9, xywh=True): """ 自定义 Inner-shape-IoU 损失函数 参数: pred_boxes (Tensor): 预测框张量 [N, 4] 或者 [N, cx, cy, w, h] gt_boxes (Tensor): 真实框张量 [M, 4] 或者 [M, cx, cy, w, h] ratio (float): 辅助边框缩放比例，默认为 0.9 表示缩小 xywh (bool): 输入是否为中心坐标形式 返回: Tensor: 计算得到的 IoU 值 """ if xywh: # 转换为中心坐标表示法 pred_boxes = torch.cat([ pred_boxes[:, :2] - pred_boxes[:, 2:] * 0.5, pred_boxes[:, :2] + pred_boxes[:, 2:] * 0.5], dim=-1) gt_boxes = torch.cat([ gt_boxes[:, :2] - gt_boxes[:, 2:] * 0.5, gt_boxes[:, :2] + gt_boxes[:, 2:] * 0.5], dim=-1) # 创建辅助边框 scaled_gt_boxes = torch.clone(gt_boxes) width_height_diff = (scaled_gt_boxes[:, 2:] - scaled_gt_boxes[:, :2]) * (1 - ratio) / 2 scaled_gt_boxes[:, :2] += width_height_diff scaled_gt_boxes[:, 2:] -= width_height_diff # 计算 IoU ious = box_iou(pred_boxes, scaled_gt_boxes).diag() # 对角线即对应框间的 IoU return ious.mean() # 替换原 loss.py 的 IoU 计算逻辑 iou = inner_shape_iou(pred_bboxes[fg_mask], target_bboxes[fg_mask], ratio=0.9, xywh=True)[^3] ``` 上述代码实现了 `inner_shape_iou` 函数，支持通过比例因子 `ratio` 动态调整辅助边框大小，并返回平均 IoU 值作为最终损失的一部分。 --- #### 性能优化建议 - 当前实现假设输入数据已经经过预处理，因此需确保传入的数据格式一致。 - 可以进一步扩展此函数以支持更多类型的辅助边框变换（如旋转、拉伸等）[^2]。 - 若发现某些场景下收敛速度较慢，则尝试微调 `ratio` 参数或结合其他正则化手段提升稳定性。 --- ###