YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进【NO.74】改进边框位置回归损失函数（MPDIoU损失函数）

 前言
作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv8，YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文，这个不论对于搞科研的同学或者已经工作的朋友来说，研究的价值和新颖度都不太够了，为与时俱进，以后改进算法以YOLOv7为基础，此前YOLOv5改进方法在YOLOv7同样适用，所以继续YOLOv5系列改进的序号。另外改进方法在YOLOv5等其他目标检测算法同样可以适用进行改进。希望能够对大家有帮助。

一、解决问题

前面出了很多对于边框位置回归函数的改进方案，包括EIOU、SIOU、WIOU等等，近期又有一种新的边框位置回归函数MPDIoU。在YOLOv7上面取得较好的效果。可以在yolov8等系列算法中应用，作为文章的创新点，项目工程的加分点。 要想发好的文章，点数高的SCI文章，创新出新的损失函数或者模块是大家努力的方向之一。可以重点看看这篇文章“发明”新的损失函数的思路，作为一个借鉴。

二、基本原理

原文链接：arxiv.org/pdf/2307.07662v1.pdf

具体讲解：