yolov8损失函数wiou

### YOLOv8中WIoU损失函数的实现 在目标检测领域，不同类型的损失函数用于优化模型性能。对于YOLOv8而言，默认情况下可能并未直接采用WIoU (Weighted Intersection over Union)作为主要损失函数之一[^1]。 然而，在一些研究和实践中，为了提高边界框回归的质量，可以引入像WIoU这样的自定义损失项来替代或补充原有的GIoU/DIoU/CIOU等位置损失计算方式。具体到WIoU的设计理念上，其核心在于不仅考虑交并比还加入了权重因子以反映预测框与真实框之间重叠程度的重要性差异： - **公式表达**：\[ \text{WIoU} = 1 -\frac{\sum w_i(A ∩ B)}{\sum w_i(A ∪ B)} \] 其中\(w_i\)表示根据不同策略赋予各个像素点/区域的不同权值；而A,B则代表两个矩形框所覆盖的空间范围。 当希望将此功能集成至YOLOv8框架内时，通常需要修改源码中的相应部分，特别是负责计算定位误差的地方。假设已经获取到了官方版本，并打算在此基础上添加支持，则操作流程大致如下所示： #### 修改配置文件 首先确认项目根目录下的`configs/yolov8.py`或其他指定配置文件里有关于bbox_loss_type参数设置的部分是否存在以及如何设定。如果不存在该选项，则需自行增加以便后续调用特定类实例化对象时能够识别所需使用的loss type。 ```yaml model: bbox_head=dict( ... loss_cls=dict(type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=True, loss_weight=1.0), loss_bbox=dict(type='SmoothL1Loss', beta=1.0 / 9.0, loss_weight=1.0), # 原始配置 # 新增Wiou Loss 配置 wiou_cfg=dict(type='WIoULoss', eps=1e-6, reduction='mean'), train_cfg=dict(assigner=dict(type='ATSSAssigner')), test_cfg=dict(nms_pre=1000, min_bbox_size=0, score_thr=0.05, nms=dict(type='nms', iou_threshold=0.6), max_per_img=100)) ``` #### 编写WIoULoss模块 接着创建一个新的Python脚本命名为`wiou_loss.py`,放置于适当路径下（比如mmdet/models/losses），编写具体的逻辑处理代码片段: ```python import torch from ..builder import LOSSES from .utils import weighted_loss @LOSSES.register_module() class WiouLoss(torch.nn.Module): def __init__(self, eps=1e-6, reduction='mean'): super(WiouLoss, self).__init__() self.eps = eps self.reduction = reduction @weighted_loss def forward(self,pred,target,**kwargs): overlap_area=torch.sum((pred[:,None,:]>target)*(pred[:,None,:]<=torch.max(pred.unsqueeze(-1).expand_as(target),dim=-2)[0]),dim=-1)+\ torch.sum((target[:,:,None]>pred)*(target[:,:,None]<=torch.max(target.unsqueeze(-1).expand_as(pred),dim=-2)[0]),dim=-1) union_area=pred.new_zeros([len(pred)]).scatter_add_(0,(pred>target.min()).nonzero()[:,-1],(pred-pred.clamp(max=target.min())).view(-1)) + \ pred.new_zeros([len(pred)]).scatter_add_(0,(target<pred.max()).nonzero()[:,-1],(target-target.clamp(min=pred.max())).view(-1)) weights=(union_area/(overlap_area+self.eps)).clamp(min=self.eps,max=None) wiou=weights*(1-(overlap_area+eps)/(union_area+eps)) if self.reduction=='mean': return wiou.mean() elif self.reduction=='sum': return wiou.sum() else : return wiou ``` 上述代码实现了基本版的WIoU损失计算过程，通过继承PyTorch内置Module基类构建了一个新的组件，并利用装饰器机制注册成为可选插件供训练阶段选用。注意这里简化了一些实际应用中的复杂情况，例如多尺度输入的支持等问题未做深入探讨。 完成以上两步后重启实验环境使更改生效，此时便可以在命令行启动程序前通过调整超参控制是否启用新加入的功能特性了。