前言：Hello大家好，我是小哥谈。损失函数是机器学习中用来衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。在训练模型时，我们希望通过不断调整模型参数，使得损失函数的值最小化，从而使得模型的预测值更加接近真实值。为弥补现有IoU损失函数在不同的检测任务中的泛化能力较弱且收敛速度较慢的不足，作者提出使用辅助边界框计算损失以加速边界框回归过程。在Inner-IoU中，作者引入了尺度因子比
损失函数篇 | YOLOv8更换损失函数之Inner-IoU | 通过辅助边界框计算IoU损失
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