今天看到一篇文章主要是提出了一种更有效的IOU度量方法，论文地址在这里，如下所示：摘要边界盒回归损失作为检测器定位分支的重要组成部分，在目标检测任务中起着重要作用。现有的边界框回归方法通常考虑GT框和预测框之间的几何关系，并使用边界框的相对位置和形状来计算损失，而忽略了边界框的形状和比例等固有特性对边界框回归的影响。为了弥补现有研究的不足，本文提出了一种以包围盒本身的形状和尺度为重点的包围盒回归方

pdf链接：https://pan.baidu.com/s/1T534oaZWQY65SRh0QZ3bug提取码：yyds作为检测定位分支的重要组成部分，边界框回归损失在目标检测任务中起着重要作用。现有的边界框回归方法通常考虑GT框和预测框之间的几何关系，通过相对位置和框形来计算损失，而忽略边界框的固有属性（如边界框的形状和尺寸）对边界框回归的影响。为了弥补现有研究的不足，本文提出了一种关注边界框

️改进YOLOv8注意力系列一：结合ACmix、Biformer、BAM注意力机制论文讲解加入代码  本文提供了改进YOLOv8注意力系列包含不同的注意力机制以及多种加入方式，在本文中具有完整的代码和包含多种更有效加入YOLOv8中的yaml结构，读者可以获取到注意力加入的代码和使用经验，总有一种适合你和你数据集。️YOLOv8实战宝典--星级指南：从入门到精通，您不可错过的技巧  --聚焦于YO

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2312.17663.pdf代码地址：GitHub-malagoutou/Shape-IoU摘要作为检测定位分支的重要组成部分，边界框回归损失在目标检测任务中起着重要作用

摘要本文尝试使用最新的Shape-IoU改进YoloV8，在我自己的数据集上实现了涨点。

作者导读：Shape-IoU：考虑边框形状与尺度的度量论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.17663作者视频解读：https://www.bilibili.com开源代码地址

本文改进：提出了一种新颖的Shape-IoU，小目标检测实现涨点，更加关注边界框本身的形状和尺度来计算损失YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8

本文改进：Shape-IoU结合基于辅助边框的Inner-IoU损失，小目标检测实现涨点，基于辅助边框的优化前提下，更加关注边界框本身的形状和尺度来计算损失YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn

本文改进：Shape-IoU结合基于辅助边框的Inner-IoU损失，小目标检测实现涨点，基于辅助边框的优化前提下，更加关注边界框本身的形状和尺度来计算损失RT-DETR改进创新专栏：http://t.csdnimg.cn

Abstracthttps://arxiv.org/pdf/2312.17663.pdf作为检测器定位分支的重要组成部分，边界框回归损失在目标检测任务中发挥着重要作用。现有的边界框回归方法通常考虑真实框（GTbox）与预测框之间的几何关系，并使用边界框的相对位置和形状来计算损失，而忽略了边界框的固有属性（如形状和尺度）对边界框回归的影响。为了弥补现有研究的不足，本文提出了一种专注于边界框本身形状和