💡💡💡本文独家改进:Inner-IoU引入尺度因子 ratio 控制辅助边框的尺度大小用于计算损失,并与现有的基于 IoU ( GIoU, DIoU, CIoU,SIoU )损失进行有效结合
推荐指数:5颗星 新颖指数:5颗星
💡💡💡Yolov5/Yolov7魔术师,独家首发创新(原创),适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列,专栏文章提供每一步步骤和源码,轻松带你上手魔改网络
💡💡💡重点:通过本专栏的阅读,后续你也可以自己魔改网络,在网络不同位置(Backbone、head、detect、loss等)进行魔改,实现创新!!!
专栏介绍:
Yolov5/Yolov7魔术师_AI小怪兽的博客-CSDN博客
✨✨✨原创魔改网络、复现前沿论文,组合优化创新
🚀🚀🚀小目标、遮挡物、难样本性能提升
🍉🍉🍉持续更新中,定期更新不同数据集涨点情况
1. Inner-IoU介绍
论文:<