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论文题目：《Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression》
论文地址： https://arxiv.org/abs/2101.08158
CIOU Loss虽然考虑了边界框回归的重叠面积、中心点距离、纵横比。但是通过其公式中的v反映的纵横比的差异，而不是宽高分别与其置信度的真实差异，所以有时会阻碍模型有效的优化相似性。针对这一问题，有学者在CIOU的基础上将纵横比拆开，提出了EIOU Loss，并且加入Focal聚焦优质的锚框。
EIOU的惩罚项是在CIOU的惩罚项基础上将纵横比的影响因子拆开分别计算目标框和锚框的长和宽，该损失函数包含三个部分：重叠损失，中心距离损失，宽高损失，前两部分延续CIOU中的方法，但是宽高损失直接使目标盒与锚盒的宽度和高度之差最小，使得收敛速度更快。
EIOU Loss优点：
1）将纵横比的损失项拆分成预测的宽高分别与最小外接框宽高的差值，加速了收敛提高了回归精度。
2）引入了Focal Loss优化了边界框回归任务中的样本不平衡问题，即减少与目标框重叠较少的大量锚框对BBox 回归的优化贡献，使回归过程专注于高质量锚框。
实验中，将YOLOv5中的锚框损失函数替换为EIOU Loss，性能远优于原IOU、DIOU以及CIOU等，测试自身数据集发现涨点明显！近期较忙，代码咨询的小伙伴请私聊~
EIOU Loss代码如下：
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_functionimport numpy as npimport paddlefrom ppdet.core.workspace import register, serializable
from ..bbox_utils import bbox_iou__all__ = ['IouLoss', 'GIoULoss', 'EIouLoss']@register
@serializable
class Focal_EIoU_Loss(GIoULoss):"""Distance-IoU Loss, see https://arxiv.org/abs/1911.08287Args:loss_weight (float): giou loss weight, default as 1eps (float): epsilon to avoid divide by zero, default as 1e-10use_complete_iou_loss (bool): whether to use complete iou loss"""def __init__(self, loss_weight=1., eps=1e-10, use_complete_iou_loss=True):super(DIouLoss, self).__init__(loss_weight=loss_weight, eps=eps)self.use_complete_iou_loss = use_complete_iou_lossdef __call__(self, pbox, gbox, iou_weight=1.):x1, y1, x2, y2 = paddle.split(pbox, num_or_sections=4, axis=-1)x1g, y1g, x2g, y2g = paddle.split(gbox, num_or_sections=4, axis=-1)cx = (x1 + x2) / 2cy = (y1 + y2) / 2w = x2 - x1h = y2 - y1cxg = (x1g + x2g) / 2cyg = (y1g + y2g) / 2wg = x2g - x1ghg = y2g - y1gx2 = paddle.maximum(x1, x2)y2 = paddle.maximum(y1, y2)# A and Bxkis1 = paddle.maximum(x1, x1g)ykis1 = paddle.maximum(y1, y1g)xkis2 = paddle.minimum(x2, x2g)ykis2 = paddle.minimum(y2, y2g)# A or Bxc1 = paddle.minimum(x1, x1g)yc1 = paddle.minimum(y1, y1g)xc2 = paddle.maximum(x2, x2g)yc2 = paddle.maximum(y2, y2g)intsctk = (xkis2 - xkis1) * (ykis2 - ykis1)intsctk = intsctk * paddle.greater_than(xkis2, xkis1) * paddle.greater_than(ykis2, ykis1)unionk = (x2 - x1) * (y2 - y1) + (x2g - x1g) * (y2g - y1g) - intsctk + self.epsiouk = intsctk / unionk# DIOU termdist_intersection = (cx - cxg) * (cx - cxg) + (cy - cyg) * (cy - cyg)dist_union = (xc2 - xc1) * (xc2 - xc1) + (yc2 - yc1) * (yc2 - yc1)diou_term = (dist_intersection + self.eps) / (dist_union + self.eps)# EIOU termc2_w = (xc2 - xc1) * (xc2 - xc1) + self.epsc2_h = (yc2 - yc1) * (yc2 - yc1) + self.epsrho2_w = (w - wg) * (w - wg)rho2_h = (h - hg) * (h - hg)eiou_term = (rho2_w / c2_w) + (rho2_h / c2_h) #Focal-EIOUeiou = paddle.mean((1 - iouk + diou_term + eiou_term) * iou_weight)focal_eiou = iouk**0.5 * eioureturn focal_eiou * self.loss_weight
相比于其他目标框回归损失函数，EIOU Loss考虑了重叠面积，中心点距离、长宽边长真实差，基于CIOU解决了纵横比的模糊定义，并添加Focal Loss解决BBox回归中的样本不平衡问题。
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2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合MobileOne结构（高性能骨干|仅需1ms）
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6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合新神经网络算子Involution（CVPR 2021）
7.目标检测算法——YOLOv7改进|增加小目标检测层
8.目标检测算法——YOLOv5改进|增加小目标检测层
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🚀二、轻量化网络（持续更新中）🎄🎈
1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合RepVGG（速度飙升）
2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合PP-LCNet（轻量级CPU网络）
3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合轻量化网络MobileNetV3（降参提速）
4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进|结合轻量型网络ShuffleNetV2
5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合轻量型Ghost模块
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🚀三、注意力机制（持续更新中）🎄🎈
1.目标检测算法——YOLOv5改进之结合CBAM注意力机制
2.目标检测算法——YOLOv7改进之结合CBAM注意力机制
3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7之结合CA注意力机制
4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ECA注意力机制
5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合NAMAttention（提升涨点）
6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合GAMAttention
7.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合无参注意力SimAM（涨点神器）
8.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Criss-Cross Attention
9.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SOCA（单幅图像超分辨率）
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🚀四、检测头部改进（持续更新中）🎄🎈
1.魔改YOLOv5/v7高阶版（魔法搭配+创新组合）——改进之结合解耦头Decoupled_Detect
2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合涨点Trick之ASFF（自适应空间特征融合）
🌴 持续更新中……
🚀五、空间金字塔池化（持续更新中）🎄🎈
1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ASPP（空洞空间卷积池化金字塔）
2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合特征提取网络RFBNet（涨点明显）
🌴 持续更新中……
🚀六、损失函数及NMS改进（持续更新中）🎄🎈
1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进|将IOU Loss替换为EIOU Loss
2.目标检测算法——助力涨点 | YOLOv5改进结合Alpha-IoU
3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SIoU
4.目标检测算法——YOLOv5将NMS替换为DIoU-NMS
🌴 持续更新中……
🚀七、其他创新改进项目（持续更新中）🎄🎈
1.手把手教你搭建属于自己的PyQt5-YOLOv5目标检测平台（保姆级教程）
2.YOLO算法改进之结合GradCAM可视化热力图（附详细教程）
3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SPD-Conv（低分辨率图像和小目标涨点明显）
4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之更换FReLU激活函数
5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合BiFPN
🌴 持续更新中……
🚀八、算法训练相关项目（持续更新中）🎄🎈
1.目标检测算法——YOLOv7训练自己的数据集（保姆级教程）
2.人工智能前沿——玩转OpenAI语音机器人ChatGPT（中文版）
3.深度学习之语义分割算法（入门学习）
4.知识经验分享——YOLOv5-6.0训练出错及解决方法（RuntimeError）
5.目标检测算法——将xml格式转换为YOLOv5格式txt
6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7如何改变bbox检测框的粗细大小
7.人工智能前沿——6款AI绘画生成工具
8.YOLOv5结合人体姿态估计
9.超越YOLOv5，0.7M超轻量，又好又快（PP-YOLOE&PP-PicoDet）
10.目标检测算法——收藏|小目标检测的定义（一）
11.目标检测算法——收藏|小目标检测难点分析（二）
12.目标检测算法——收藏|小目标检测解决方案（三）
🌴 持续更新中……
🚀九、数据资源相关项目（持续更新中）🎄🎈
1.目标检测算法——小目标检测相关数据集（附下载链接）
2.目标检测算法——3D公共数据集汇总（附下载链接）
3.目标检测算法——3D公共数据集汇总 2（附下载链接）
4.目标检测算法——行人检测&人群计数数据集汇总(附下载链接)
5.目标检测算法——遥感影像数据集资源汇总（附下载链接）
6.目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总（附下载链接）
7.目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总 2（附下载链接）
8.目标检测算法——图像分类开源数据集汇总（附下载链接）
9.目标检测算法——医学图像开源数据集汇总（附下载链接）
10.目标检测算法——工业缺陷数据集汇总1（附下载链接）
11.目标检测算法——工业缺陷数据集汇总2（附下载链接）
12.目标检测算法——垃圾分类数据集汇总（附下载链接）
13.目标检测算法——人脸识别数据集汇总（附下载链接）
14.目标检测算法——安全帽识别数据集（附下载链接）
15.目标检测算法——人体姿态估计数据集汇总（附下载链接）
16.目标检测算法——人体姿态估计数据集汇总 2（附下载链接）
17.目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总（附下载链接）
18.目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总 2（附下载链接）
19.收藏 | 机器学习公共数据集集锦（附下载链接）
20.目标检测算法——图像分割数据集汇总（附下载链接）
21.目标检测算法——图像分割数据集汇总 2（附下载链接）
22.收藏 | 自然语言处理（NLP）数据集汇总（附下载链接）
23.自然语言处理（NLP）数据集汇总 2（附下载链接）
24.自然语言处理（NLP）数据集汇总 3（附下载链接）
25.自然语言处理（NLP）数据集汇总 4（附下载链接）
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🚀十、论文投稿相关项目（持续更新中）🎄🎈
1.论文投稿指南——收藏|SCI论文投稿注意事项（提高命中率）
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21.论文投稿指南——中文核心期刊
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24.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（计算机技术2）
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26.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（电子、通信技术）
27.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（电子、通信技术2）
28.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（电子、通信技术3）
29.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（机械、仪表工业）
30.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（机械、仪表工业2）
31.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（机械、仪表工业3）
32.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第1期）
33.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第2期）
34.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第3期）
35.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第4期）
36.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第5期）
37.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第6期）
38.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第7期）
39.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第8期）
40.【1】SCI易中期刊推荐——计算机方向（中科院3区）
41.【2】SCI易中期刊推荐——遥感图像领域（中科院2区）
42.【3】SCI易中期刊推荐——人工智能领域（中科院1区）
43.【4】SCI易中期刊推荐——神经科学研究（中科院4区）
44.【5】SCI易中期刊推荐——计算机科学（中科院2区）
45.【6】SCI易中期刊推荐——人工智能&神经科学&机器人学（中科院3区）
46.【7】SCI易中期刊推荐——计算机 | 人工智能（中科院4区）
47.【8】SCI易中期刊推荐——图像处理领域（中科院4区）
48.【9】SCI易中期刊推荐——工程技术-计算机：软件工程（中科院4区）
49.【10】SCI易中期刊推荐——工程技术-计算机：人工智能（中科院2区）
50.【11】SCI易中期刊推荐——计算机方向（中科院4区）
51.【12】SCI易中期刊推荐——计算机信息系统（中科院4区）
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