YoloV8改进策略：MPDIoU超越现有的IoU，与YoloV8一起恐龙扛狼扛狼扛

摘要

MPDIoU（Minimum Point Distance based IoU）是一种用于边界框回归的损失函数，旨在解决现有损失函数在预测边界框与真值边界框具有相同长宽比但宽度和高度的值完全不同时无法有效优化的问题。

MPDIoU包含三个关键因素：重叠或非重叠区域、中心点距离以及宽度和高度的偏差。它通过最小化预测边界框和真值边界框之间的点距离来计算IoU，从而简化了计算过程。

将MPDIoU应用于最先进的实例分割（例如YOLACT）和目标检测（例如YOLOv7）模型，并在PASCAL VOC、MS COCO和IIIT5k数据集上进行训练，实验结果表明，MPDIoU损失函数优于现有的损失函数。

接下来我会尝试在YoloV8和YoloV5中加入MPDIoU，并观察其对模型性能的影响。

论文：揭秘精准高效的MPDIoU损失函数