YOLOv8最新改进系列：优化CIoU为Wise-IoU，助力检测性能再提升，有效提升小目标检测精度！！！遥遥领先！！！！！

YOLOv8最新改进系列：优化CIoU为Wise-IoU

Wise-IoU的论文地址戳这，补足理论，遥遥领先

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截止到发稿，B站YOLOv8最新改进系列的源码包已更新了22种网络的改进+Wise-IoU损失函数改进！

一、Wise-IoU概述

原文摘要：目标检测作为计算机视觉的核心问题，其检测性能依赖于损失函数的设计。边界框损失函数作为目标检测损失函数的重要组成部分，其良好的定义将为目标检测模型带来显著的性能提升。近年来的研究大多假设训练数据中的示例有较高的质量，致力于强化边界框损失的拟合能力。但我们注意到目标检测训练集中含有低质量示例，如果一味地强化边界框对低质量示例的回归，显然会危害模型检测性能的提升。Focal-EIoU v1 被提出以解决这个问题，但由于其聚焦机制是静态的，并未充分挖掘非单调聚焦机制的潜能。基于这个观点，我们提出了动态非单调的聚焦机制，设计了 Wise-IoU (WIoU)。动态非单调聚焦机制使用“离群度”替代 IoU 对锚框进行质量评估，并提供了明智的梯度增益分配策略。该策略在降低高质量锚框的竞争力的同时，也减小了低质量示例产生的有害梯度。这使得 WIoU 可以聚焦于普通质量的锚框，并提高检测器的整体性能。将WIoU应用于最先进的单级检测器 YOLOv7 时，在 MS-COCO 数据集上的 AP-75 从 53.03% 提升到 54.50%

二、YOLOv8最新改进系列：CIoU改为Wise-IoU方法

所有改进的代码均已放于博主的工房之中！
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三、最后验证是否成功即可

执行命令

python train.py

跑通就ok啦！

改完收工！
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