yolov11的损失函数 ciou
时间: 2025-02-13 11:21:27 浏览: 134
### YOLOv11中CIoU损失函数的实现
在目标检测领域,CIoU(Complete Intersection over Union)是一种改进版的距离度量方法,用于评估预测边界框和真实边界框之间的重叠程度。相较于IoU和其他变体,CIoU考虑了更多的几何因素。
对于YOLOv11中的CIoU损失函数,在代码层面主要体现在计算两个矩形区域间的相似度时不仅考量交并比还加入了中心点距离以及宽高比例的影响:
```python
def bbox_ciou(boxes1, boxes2):
"""
计算两组边框间ciou值
参数:
boxes1: 预测边框张量 (..., 4),最后维度表示[x,y,w,h]
boxes2: 真实边框张量 (..., 4), 同上
返回:
ciou: 边框之间ciou矩阵(...,)
"""
# 将输入转换成左上角坐标加右下角坐标的格式
boxes1_x0y0x1y1 = tf.concat([boxes1[..., :2] - boxes1[..., 2:] * 0.5,
boxes1[..., :2] + boxes1[..., 2:] * 0.5], axis=-1)
boxes2_x0y0x1y1 = tf.concat([boxes2[..., :2] - boxes2[..., 2:] * 0.5,
boxes2[..., :2] + boxes2[..., 2:] * 0.5], axis=-1)
# 获取最小外接矩形C的相关信息
left_up = tf.minimum(boxes1_x0y0x1y1[..., :2], boxes2_x0y0x1y1[..., :2])
right_down = tf.maximum(boxes1_x0y0x1y1[..., 2:], boxes2_x0y0x1y1[..., 2:])
c = (right_down - left_up)**2
c = tf.reduce_sum(c, axis=-1)
v = (4 / math.pi ** 2) * \
tf.pow(tf.atan((boxes1[..., 2]/boxes1[..., 3])) -
tf.atan((boxes2[..., 2]/boxes2[..., 3])), 2)
alpha = v/(1-iou+v+K.epsilon())
ciou = iou-(c**0.5+c_keps)-(alpha*v)
return ciou
```
此段伪代码展示了如何基于给定的真实标签`boxes2`与模型输出`boxes1`来构建CIoU损失项[^1]。值得注意的是,实际应用中可能还会涉及到其他细节调整以适应具体框架的要求。
当使用CIoU作为YOLOv11的目标定位损失组件之一时,通常会在网络训练阶段通过反向传播算法自动优化权重参数使得最终得到更精确的对象位置估计结果。
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