YOLOv8算法改进【NO.101】引入最新的损失函数Focaler-IoU

前言
YOLO算法改进系列出到这，很多朋友问改进如何选择是最佳的，下面我就根据个人多年的写作发文章以及指导发文章的经验来看，按照优先顺序进行排序讲解YOLO算法改进方法的顺序选择。具体有需求的同学可以私信我沟通：

第一，创新主干特征提取网络，将整个Backbone改进为其他的网络，比如这篇文章中的整个方法，直接将Backbone替换掉，理由是这种改进如果有效果，那么改进点就很值得写，不算是堆积木那种，也可以说是一种新的算法，所以做实验的话建议朋友们优先尝试这种改法。

第二，创新特征融合网络，这个同理第一，比如将原yolo算法PANet结构改进为Bifpn等。

第三，改进主干特征提取网络，就是类似加个注意力机制等。根据个人实验情况来说，这种改进有时候很难有较大的检测效果的提升，乱加反而降低了特征提取能力导致mAP下降，需要有技巧的添加。

第四，改进特征融合网络，理由、方法等同上。

第五，改进检测头，更换检测头这种也算个大的改进点。

第六，改进损失函数，nms、框等，要是有提升检测效果的话，算是一个小的改进点，也可以凑字数。

第七，对图像输入做改进，改进数据增强方法等。

第八，剪枝以及蒸馏等，这种用于特定的任务，比如轻量化检测等，但是这种会带来精度的下降。

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一、创新改进思路或解决的问题

边框位置回归损失函数的改进出了很多种了，这是近期提出的新的损失后函数改进点，考虑将其运用到YOLOv8中，以提升检测精度和检测效果。

二、基本原理

原文链接： [2401.10525] Focaler-IoU: More Focused Intersection over Union Loss (arxiv.org)

摘要：边界盒回归在物体检测领域起着至关重要的作用，物体检测的定位精度在很大程度上取决于边界盒回归的损失函数。现有研究通过利用边界框之间的几何关系来提高回归性能，而忽略了难易样本分布对边界框回归的影响。在本文中，我们分析了难样本和易样本分布对回归结果的影响，然后提出了Focaler-IoU，它可以通过关注不同的回归样本来提高检测器在不同检测任务中的性能。最后，使用现有的先进检测器和回归方法对不同的检测任务进行了对比实验，使用本文提出的方法进一步提高了检测性能。