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YOLOv5算法改进（17）— 手把手教你去更换损失函数（IoU/GIoU/DIoU/CIoU/EIoU/AlphaIoU/SIoU）

YOLOv5算法改进（17）— 手把手教你去更换损失函数（IoU/GIoU/DIoU/CIoU/EIoU/AlphaIoU/SIoU）_第1张图片

前言：Hello大家好，我是小哥谈。损失函数（loss function）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。它用于度量模型在训练过程中的性能，以便优化模型参数。在训练过程中，损失函数会根据模型的预测结果和真实标签计算出一个标量值，代表了模型预测的错误程度。通过最小化损失函数，可以使模型的预测结果与真实值之间的差距变小，从而提升模型的性能。本节课就简单介绍一下常见的IoU损失函数并重点讲解如何去更换损失函数！ 

YOLOv5算法改进（17）— 手把手教你去更换损失函数（IoU/GIoU/DIoU/CIoU/EIoU/AlphaIoU/SIoU）_第2张图片 前期回顾：

             

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