YOLOv5改进 | 损失函数 | EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocuSIoU等多种损失函数

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专栏目录： 《YOLOv5入门 + 改进涨点》专栏介绍 & 专栏目录 |目前已有40+篇内容，内含各种Head检测头、损失函数Loss、Backbone、Neck、NMS等创新点改进

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在目标检测领域内，尽管YOLO系列的算法傲视群雄，但在某些方面仍然存在改进的空间。在YOLOv5的损失函数中，默认是使用的CIoU，但是CIoU仍然存在一定的问题。例如CIOU的计算方式相对复杂，需要对边界框的坐标进行更多的处理和计算。本文给大家带来的教程是将原来的CIoU替换为EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocusIoU。文章在介绍主要的原理后，将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改，并将修改后的完整代码放在文章的最后，方便大家一键运行，小白也可轻松上手实践。以帮助您更好地学习深度学习目标检测YOLO系列的挑战。

 专栏地址：YOLOv5改进+入门——持续更新各种有效涨点方法——点击即可跳转

目录

1. ✒️CIoU

1.1 CIoU原理

1.2 CIoU计算

1.3 📌CIoU代码实现

2. ✒️WIOU（Efficient-IoU）

2.1 WIoU原理

2.2 代码实现 

3. 将EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocusIoU添加到YOLOv5中

3.1 添加代码

3.2 回调函数

4.完整代码分享

5. 进阶

6. 总结

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1. ✒️CIoU

1.1 CIoU原理

论文地址：Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression——点击即可跳转

论⽂考虑到bbox回归三要素中的⻓宽⽐还没被考虑到计算中，为此，进⼀步在DIoU的基础上提出了CIoU，同时考虑两个矩形的长宽比，也就是形状的相似性。所以CIOU在DIOU的基础上添加了长宽比的惩罚项。

其中， 是权重函数， 而用来度量长宽比的相似性。计算公式为:

☀️优点

更准确的相似性度量：CIOU考虑了边界框的中心点距离和对角线距离，因此可以更准确地衡量两个边界框之间的相似性，尤其是在目标形状和大小不规则的情况下。 鲁棒性更强：相比传统的IoU，CIOU对于目标形状和大小的变化更具有鲁棒性，能够更好地适应各种尺寸和形状的目标检测任务。

⚡️缺点

计算复杂度增加：CIOU引入了额外的中心点距离和对角线距离的计算，因此相比传统的IoU，计算复杂度有所增加，可能会增加一定的计算成本。 实现难度较高：CIOU的计算方式相对复杂，需要对边界框的坐标进行更多的处理和计算，因此在实现上可能会相对困难一些，需要更多的技术和经验支持。

1.2 CIoU计算

中心点 b、中心点 bgt的坐标分别为：(3,4)、（6,6）,由此CIoU计算公式如下：

1.3 📌CIoU代码实现

import numpy as np
import IoU
import DIoU
# box : [左上角x坐标，左上角y坐标，右下角x坐标，右下角y坐标]
box1 = [0, 0, 6, 8]
box2 = [3, 2, 9, 10]
# CIoU
def CIoU(box1, box2):x1, y1, x2, y2 = box1x3, y3, x4, y4 = box2# box1的宽：box1_w，box1的高：box1_h，box1_w = x2 - x1box1_h = y2 - y1# box2的宽：box2_w，box2的高：box2_h，box2_w = x4 - x3box2_h = y4 - y3iou = IoU(box1, box2)diou = DIoU(box1, box2)# v用来度量长宽比的相似性v = (4 / (np.pi) ** 2) * (np.arctan(int(box2_w / box2_h)) - np.arctan(int(box1_w / box1_h)))# α是权重函数a = v / ((1 + iou) + v)ciou = diou - a * vreturn ciouprint(CIoU(box1, box2))

2. ✒️WIOU（Efficient-IoU）

2.1 WIoU原理

WIoU的主要原理

论文地址： Wise-IoU: Bounding Box Regression Loss with Dynamic Focusing Mechanism

WIoU（Wise-IoU）是为了改进边界框回归（Bounding Box Regression, BBR）损失而提出的一种新的损失函数。WIoU引入了一种动态的非单调聚焦机制（Focusing Mechanism, FM），用于解决高质量和低质量样本对模型训练的不利影响。其主要原理如下：

1. 动态非单调聚焦机制：

   • WIoU使用非单调聚焦机制，通过评估anchor box（锚框）的离群度（outlier degree）来衡量其质量。

   • 离群度的计算公式是β = LIoU / LIoU，即将IoU损失标准化。

   • 聚焦机制会根据离群度分配梯度增益。对高质量的anchor box分配较小的梯度增益，对低质量的anchor box分配较小的梯度增益，从而减少低质量样本对模型训练的负面影响。

2. 梯度增益分配策略：

   • WIoU引入了一个“明智的”梯度增益分配策略，使得模型能够关注普通质量的anchor box。

   • 这种策略减少了高质量anchor box的竞争性，同时也减少了低质量样本产生的有害梯度，从而提高了模型的整体性能。

3. 应用场景：

   • WIoU被应用于最先进的实时检测器YOLOv7上，在MS-COCO数据集上的AP75从53.03%提高到54.50%。

具体实现

在具体实现上，WIoU通过以下步骤来优化BBR损失：

1. 生成离群度：计算每个anchor box的离群度，作为衡量其质量的指标。

2. 分配梯度增益：根据离群度动态调整梯度增益。对高质量和低质量的anchor box赋予较小的梯度增益，而对普通质量的anchor box赋予较大的梯度增益。

3. 损失计算：结合IoU损失和聚焦机制计算最终的WIoU损失。

论文中的具体实现细节

根据论文内容，WIoU的公式和实现细节如下：

• IoU损失公式： 其中，Wi 和 Hi 分别是重叠区域的宽度和高度， Su 是联合区域的面积。

• 离群度计算：

• 梯度增益分配： 动态非单调聚焦机制根据离群度分配梯度增益，减少高质量和低质量样本对模型的不利影响。

WIoU的主要贡献在于引入了动态的非单调聚焦机制，使得模型能够更加有效地处理普通质量的anchor box，从而提高了边界框回归的性能。 

2.2 代码实现 

class WIoU_Scale:''' monotonous: {None: origin v1True: monotonic FM v2False: non-monotonic FM v3}momentum: The momentum of running mean'''iou_mean = 1.monotonous = False_momentum = 1 - 0.5 ** (1 / 7000)_is_train = Truedef __init__(self, iou):self.iou = iouself._update(self)@classmethoddef _update(cls, self):if cls._is_train: cls.iou_mean = (1 - cls._momentum) * cls.iou_mean + \cls._momentum * self.iou.detach().mean().item()@classmethoddef _scaled_loss(cls, self, gamma=1.9, delta=3):if isinstance(self.monotonous, bool):if self.monotonous:return (self.iou.detach() / self.iou_mean).sqrt()else:beta = self.iou.detach() / self.iou_meanalpha = delta * torch.pow(gamma, beta - delta)return beta / alphareturn 1

3. 将EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocusIoU添加到YOLOv5中

3.1 添加代码

关键步骤一： 在utils/metrics.py中，找到bbox_iou函数，可以把原有的注释掉，换成下面的代码：

class WIoU_Scale:''' monotonous: {None: origin v1True: monotonic FM v2False: non-monotonic FM v3}momentum: The momentum of running mean'''iou_mean = 1.monotonous = False_momentum = 1 - 0.5 ** (1 / 7000)_is_train = Truedef __init__(self, iou):self.iou = iouself._update(self)@classmethoddef _update(cls, self):if cls._is_train: cls.iou_mean = (1 - cls._momentum) * cls.iou_mean + \cls._momentum * self.iou.detach().mean().item()@classmethoddef _scaled_loss(cls, self, gamma=1.9, delta=3):if isinstance(self.monotonous, bool):if self.monotonous:return (self.iou.detach() / self.iou_mean).sqrt()else:beta = self.iou.detach() / self.iou_meanalpha = delta * torch.pow(gamma, beta - delta)return beta / alphareturn 1def bbox_iou(box1, box2, xywh=True, GIoU=False, DIoU=False, CIoU=False, SIoU=False, EIoU=False, WIoU=False, Focal=False,alpha=1, gamma=0.5, scale=False, eps=1e-7):# Returns Intersection over Union (IoU) of box1(1,4) to box2(n,4)# Get the coordinates of bounding boxesif xywh:  # transform from xywh to xyxy(x1, y1, w1, h1), (x2, y2, w2, h2) = box1.chunk(4, -1), box2.chunk(4, -1)w1_, h1_, w2_, h2_ = w1 / 2, h1 / 2, w2 / 2, h2 / 2b1_x1, b1_x2, b1_y1, b1_y2 = x1 - w1_, x1 + w1_, y1 - h1_, y1 + h1_b2_x1, b2_x2, b2_y1, b2_y2 = x2 - w2_, x2 + w2_, y2 - h2_, y2 + h2_else:  # x1, y1, x2, y2 = box1b1_x1, b1_y1, b1_x2, b1_y2 = box1.chunk(4, -1)b2_x1, b2_y1, b2_x2, b2_y2 = box2.chunk(4, -1)w1, h1 = b1_x2 - b1_x1, (b1_y2 - b1_y1).clamp(eps)w2, h2 = b2_x2 - b2_x1, (b2_y2 - b2_y1).clamp(eps)# Intersection areainter = (b1_x2.minimum(b2_x2) - b1_x1.maximum(b2_x1)).clamp(0) * \(b1_y2.minimum(b2_y2) - b1_y1.maximum(b2_y1)).clamp(0)# Union Areaunion = w1 * h1 + w2 * h2 - inter + epsif scale:self = WIoU_Scale(1 - (inter / union))# IoU# iou = inter / union # ori iouiou = torch.pow(inter / (union + eps), alpha)  # alpha iouif CIoU or DIoU or GIoU or EIoU or SIoU or WIoU:cw = b1_x2.maximum(b2_x2) - b1_x1.minimum(b2_x1)  # convex (smallest enclosing box) widthch = b1_y2.maximum(b2_y2) - b1_y1.minimum(b2_y1)  # convex heightif CIoU or DIoU or EIoU or SIoU or WIoU:  # Distance or Complete IoU https://arxiv.org/abs/1911.08287v1c2 = (cw ** 2 + ch ** 2) ** alpha + eps  # convex diagonal squaredrho2 = (((b2_x1 + b2_x2 - b1_x1 - b1_x2) ** 2 + (b2_y1 + b2_y2 - b1_y1 - b1_y2) ** 2) / 4) ** alpha  # center dist ** 2if CIoU:  # https://github.com/Zzh-tju/DIoU-SSD-pytorch/blob/master/utils/box/box_utils.py#L47v = (4 / math.pi ** 2) * (torch.atan(w2 / h2) - torch.atan(w1 / h1)).pow(2)with torch.no_grad():alpha_ciou = v / (v - iou + (1 + eps))if Focal:return iou - (rho2 / c2 + torch.pow(v * alpha_ciou + eps, alpha)), torch.pow(inter / (union + eps),gamma)  # Focal_CIoUelse:return iou - (rho2 / c2 + torch.pow(v * alpha_ciou + eps, alpha))  # CIoUelif EIoU:rho_w2 = ((b2_x2 - b2_x1) - (b1_x2 - b1_x1)) ** 2rho_h2 = ((b2_y2 - b2_y1) - (b1_y2 - b1_y1)) ** 2cw2 = torch.pow(cw ** 2 + eps, alpha)ch2 = torch.pow(ch ** 2 + eps, alpha)if Focal:return iou - (rho2 / c2 + rho_w2 / cw2 + rho_h2 / ch2), torch.pow(inter / (union + eps),gamma)  # Focal_EIouelse:return iou - (rho2 / c2 + rho_w2 / cw2 + rho_h2 / ch2)  # EIouelif SIoU:# SIoU Loss https://arxiv.org/pdf/2205.12740.pdfs_cw = (b2_x1 + b2_x2 - b1_x1 - b1_x2) * 0.5 + epss_ch = (b2_y1 + b2_y2 - b1_y1 - b1_y2) * 0.5 + epssigma = torch.pow(s_cw ** 2 + s_ch ** 2, 0.5)sin_alpha_1 = torch.abs(s_cw) / sigmasin_alpha_2 = torch.abs(s_ch) / sigmathreshold = pow(2, 0.5) / 2sin_alpha = torch.where(sin_alpha_1 > threshold, sin_alpha_2, sin_alpha_1)angle_cost = torch.cos(torch.arcsin(sin_alpha) * 2 - math.pi / 2)rho_x = (s_cw / cw) ** 2rho_y = (s_ch / ch) ** 2gamma = angle_cost - 2distance_cost = 2 - torch.exp(gamma * rho_x) - torch.exp(gamma * rho_y)omiga_w = torch.abs(w1 - w2) / torch.max(w1, w2)omiga_h = torch.abs(h1 - h2) / torch.max(h1, h2)shape_cost = torch.pow(1 - torch.exp(-1 * omiga_w), 4) + torch.pow(1 - torch.exp(-1 * omiga_h), 4)if Focal:return iou - torch.pow(0.5 * (distance_cost + shape_cost) + eps, alpha), torch.pow(inter / (union + eps), gamma)  # Focal_SIouelse:return iou - torch.pow(0.5 * (distance_cost + shape_cost) + eps, alpha)  # SIouelif WIoU:if Focal:raise RuntimeError("WIoU do not support Focal.")elif scale:return getattr(WIoU_Scale, '_scaled_loss')(self), (1 - iou) * torch.exp((rho2 / c2)), iou  # WIoU https://arxiv.org/abs/2301.10051else:return iou, torch.exp((rho2 / c2))  # WIoU v1if Focal:return iou - rho2 / c2, torch.pow(inter / (union + eps), gamma)  # Focal_DIoUelse:return iou - rho2 / c2  # DIoUc_area = cw * ch + eps  # convex areaif Focal:return iou - torch.pow((c_area - union) / c_area + eps, alpha), torch.pow(inter / (union + eps),gamma)  # Focal_GIoU https://arxiv.org/pdf/1902.09630.pdfelse:return iou - torch.pow((c_area - union) / c_area + eps, alpha)  # GIoU https://arxiv.org/pdf/1902.09630.pdfif Focal:return iou, torch.pow(inter / (union + eps), gamma)  # Focal_IoUelse:return iou  # IoU

3.2 回调函数

关键步骤二：在utils/loss.py中，找到ComputeLoss类中的__call__()函数，把Regression loss中计算iou的代码，换成下面这句：

                iou = bbox_iou(pbox, tbox[i], WIoU=True)if type(iou) is tuple:if len(iou) == 2:lbox += (iou[1].detach().squeeze() * (1 - iou[0].squeeze())).mean()iou = iou[0].squeeze()else:lbox += (iou[0] * iou[1]).mean()iou = iou[2].squeeze()else:lbox += (1.0 - iou.squeeze()).mean()  # iou lossiou = iou.squeeze()

4.完整代码分享

https://pan.baidu.com/s/16E9eva_mm6rHPaTOAyZ5uA?pwd=i3ba

提取码：i3ba  

5. 进阶

可以融合其他的注意力机制，修改backbone以及neck，多个模块进行改进。

6. 总结

WIoU（Wise-IoU）通过引入动态非单调聚焦机制来优化边界框回归损失。具体而言，它根据锚框的离群度（outlier degree）来分配梯度增益，离群度越高的锚框被认为质量越差，因此分配较小的梯度增益，而离群度较低的高质量锚框也分配较小的梯度增益。这种机制使得模型能够专注于普通质量的锚框，减少高质量和低质量样本对模型训练的负面影响，从而提高目标检测中的边界框定位精度和整体性能。