yolov11分割改进损失函数
时间: 2025-01-16 11:41:17 浏览: 147
### YOLOv11 分割模型中的改进损失函数方法
#### MPDIoU 损失函数
在YOLOv11中,为了提高目标检测和分割任务的效果,引入了多种改进的IoU(Intersection over Union)损失函数。其中一种是MPDIoU (Modified Point Distance IoU),该损失函数不仅考虑了预测框与真实框之间的重叠区域,还加入了边界点距离惩罚项来优化定位精度[^1]。
```python
def mpdiou_loss(pred_boxes, target_boxes):
ious = compute_ious(pred_boxes, target_boxes)
distances = point_distances(pred_boxes, target_boxes)
loss = 1 - ious + alpha * distances
return loss.mean()
```
#### GIoU/DIoU/CIoU/SIoU/EIoU/WIoU/LMPDIoU 损失函数家族
除了MPDIoU外,其他几种基于IoU变体也被集成到YOLOv11当中用于提升性能:
- **GIoU**:Generalized Intersection Over Union,在传统IoU基础上增加了最小闭包面积作为惩罚因子;
- **DIoU**:Distance-IoU Loss,通过加入中心点间欧氏距离进一步改善位置回归效果;
- **CIoU**:Complete IoU Loss,综合考虑尺度比例、纵横比等因素使得模型更加鲁棒;
- **SIoU**:Symmetric IoU Loss,针对极端情况下的矩形框进行了特殊处理;
- **EIou**:Evolving IoU Loss,动态调整权重系数以适应不同阶段训练需求;
- **WIou**:Weighted IoU Loss,根据不同类别赋予不同的重要程度来进行加权求解;
- **LMPDIoU**:Localized Modified Point Distance IoU,局部化版本的MPDIoU,特别适用于细粒度物体识别场景下。
这些损失函数共同作用于网络内部的不同层次上,从而实现更精确的目标定位以及更好的泛化能力。
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