yolov5加入WIOU
时间: 2025-01-17 18:04:26 浏览: 62
### 实现 WIOU 损失函数
为了在YOLOv5中集成WIOU(加权交并比),需要修改损失计算部分,使模型能够利用这种新的损失函数来优化边界框预测。具体来说,在`models/yolo.py`文件中的相应位置引入WIOU逻辑。
#### 修改 `compute_loss()` 函数
原有代码通常会调用`bbox_iou`或其他形式的IoU计算方法来进行边界框匹配和损失评估。现在应该替换为自定义版本的WIOU实现:
```python
def compute_loss(p, targets): # predictions, targets
...
tbox = targets[:, 2:6] * whwh # xywh target boxes in image ratio coordinates
# 替换原有的 IoU 计算方式
iou = bbox_wiou(pi[..., :4], tbox[i]) # 使用 wiou 而不是普通的 giou 或 diou
lbox += (1.0 - iou).mean() # box loss
...
```
这里的关键在于编写或导入合适的`bbox_wiou`函数来执行具体的WIOU运算[^3]。
#### 编写 `bbox_wiou` 函数
创建一个新的辅助函数用于计算两个矩形间的WIOU值。这可以通过扩展传统的IoU公式完成,加入权重因子考虑不同尺寸对象的重要性差异等因素:
```python
import torch
def bbox_wiou(pred_boxes, true_boxes):
"""
Calculate the Weighted Intersection over Union.
Args:
pred_boxes (Tensor): Predicted bounding boxes with shape [N, 4].
true_boxes (Tensor): Ground truth bounding boxes with shape [N, 4].
Returns:
Tensor: The weighted IoUs between each pair of predicted and ground-truth boxes.
"""
inter_area = intersection_area(pred_boxes, true_boxes)
union_area = area(pred_boxes) + area(true_boxes) -7)
weights = calculate_weights(true_boxes) # 自定义权重计算规则
wious = ious * weights
return wious.mean()
```
上述代码片段展示了如何构建一个基本框架去处理WIOU计算过程,并通过乘以特定于实例大小或者其他特征属性的系数调整最终得分。
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