YOLOv5改进PIoU损失函数：PIoU v1版本使用非单调聚焦机制更直接、更快的边界框回归损失，PIoU v2版本损失增强了专注于中等质量锚盒的能力，

news/2024/7/10 0:32:54 标签: YOLO, 目标检测, 人工智能

💡本篇内容：YOLOv5改进PIoU损失函数：PIoU v2损失增强了专注于中等质量锚盒的能力，v1版本使用非单调聚焦机制更直接、更快的边界框回归损失

💡附改进源代码及教程，用来改进🚀PIoU损失函数

Powerful-IoU损失函数论文地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0893608023006640

关键词：IoU损失函数改进、Powerful-IoU

文章目录

- PIoU论文理论部分 + YOLOv5代码创新改进
- - PIoU论文
  - 论文贡献
- YOLOv5 - PIoU损失函数核心改进
- PIoU损失函数核心改进代码
- - YOLOv5新增代码-核心代码
  - YOLOv5-网络配置文件
  - 训练YOLOv5实验
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