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YOLOV8改进:更换为MPDIOU,实现有效涨点

1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏,包含大量的改进方式,主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。
2.提供更加详细的改进方法,如将注意力机制添加到网络的不同位置,便于做实验,也可以当做论文的创新点。
2.涨点效果:更换为MPDIOU,实现有效涨点!

目录

1.步骤一

2.步骤二

3.yaml文件


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 边界盒回归(Bounding box regression, BBR)广泛应用于目标检测和实例分割,是目标定位的重要步骤。然而,当预测框与groundtruth盒具有相同的纵横比,但宽度和高度值完全不同时,大多数现有的边界盒回归损失函数都无法优化。为了解决上述问题,我们充分挖掘水平矩形的几何特征,提出了一种新的基于最小点距离的边界盒相似性比较度量MPDIoU,该度量包含了现有损失函数中考虑的所有相关因素,即重叠或不重叠区域、中心点距离、宽度和高度偏差,同时简化了计算过程。在此基础上,我们提出了基于MPDIoU的边界盒回归损失函数,称为LMPDIoU。实验结果表明࿰

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