YOLOv5改进 | 损失函数 | EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocuSIoU等多种损失函数

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专栏目录： 《YOLOv5入门 + 改进涨点》专栏介绍 & 专栏目录 |目前已有40+篇内容，内含各种Head检测头、损失函数Loss、Backbone、Neck、NMS等创新点改进

在目标检测领域内，尽管YOLO系列的算法傲视群雄，但在某些方面仍然存在改进的空间。在YOLOv5的损失函数中，默认是使用的CIoU，但是CIoU仍然存在一定的问题。例如CIOU的计算方式相对复杂，需要对边界框的坐标进行更多的处理和计算。本文给大家带来的教程是将原来的CIoU替换为EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocusIoU。文章在介绍主要的原理后，将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改，并将修改后的完整代码放在文章的最后，方便大家一键运行，小白也可轻松上手实践。以帮助您更好地学习深度学习目标检测YOLO系列的挑战。

专栏地址：YOLOv5改进+入门——持续更新各种有效涨点方法——点击即可跳转

1. ✒️CIoU

1.1 CIoU原理

论文地址：Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression——点击即可跳转

论⽂考虑到bbox回归三要素中的⻓宽⽐还没被考虑到计算中，为此，进⼀步在DIoU的基础上提出了CIoU，同时考虑两个矩形的长宽比，也就是形状的相似性。所以CIOU在DIOU的基础上添加了长宽比的惩罚项。

其中，是权重函数，而用来度量长宽比的相似性。计算公式为:

☀️优点

更准确的相似性度量：CIOU考虑了边界框的中心点距离和对角线距离，因此可以更准确地衡量两个边界框之间的相似性，尤其是在目标形状和大小不规则的情况下。鲁棒性更强：相比传统的IoU，CIOU对于目标形状和大小的变化更具有鲁棒性，能够更好地适应各种尺寸和形状的目标检测任务。

⚡️缺点

计算复杂度增加：CIOU引入了额外的中心点距离和对角线距离的计算，因此相比传统的IoU，计算复杂度有所增加，可能会增加一定的计算成本。实现难度较高：CIOU的计算方式相对复杂，需要对边界框的坐标进行更多的处理和计算，因此在实现上可能会相对困难一些，需要更多的技术和经验支持。

1.2 CIoU计算

中心点 b、中心点 bgt的坐标分别为：(3,4)、（6,6）,由此CIoU计算公式如下：

1.3 📌CIoU代码实现

import numpy as np
import IoU
import DIoU
# box : [左上角x坐标，左上角y坐标，右下角x坐标，右下角y坐标]
box1 = [0, 0, 6, 8]
box2 = [3, 2, 9, 10]
# CIoU
def CIoU(box1, box2):
    x1, y1, x2, y2 = box1
    x3, y3, x4, y4 = box2
    # box1的宽：box1_w，box1的高：box1_h，
    box1_w = x2 - x1
    box1_h = y2 - y1
    # box2的宽：box2_w，box2的高：box2_h，
    box2_w = x4 - x3
    box2_h = y4 - y3
    iou = IoU(box1, box2)
    diou = DIoU(box1, box2)
 
    # v用来度量长宽比的相似性
    v = (4 / (np.pi) ** 2) * (np.arctan(int(box2_w / box2_h)) - np.arctan(int(box1_w / box1_h)))
    # α是权重函数
    a = v / ((1 + iou) + v)
    ciou = diou - a * v
    return ciou
 
print(CIoU(box1, box2))

2. ✒️WIOU（Efficient-IoU）

2.1 WIoU原理

WIoU的主要原理

论文地址： Wise-IoU: Bounding Box Regression Loss with Dynamic Focusing Mechanism

WIoU（Wise-IoU）是为了改进边界框回归（Bounding Box Regression, BBR）损失而提出的一种新的损失函数。WIoU引入了一种动态的非单调聚焦机制（Focusing Mechanism, FM），用于解决高质量和低质量样本对模型训练的不利影响。其主要原理如下：

动态非单调聚焦机制：- WIoU使用非单调聚焦机制，通过评估anchor box（锚框）的离群度（outlier degree）来衡量其质量。- 离群度的计算公式是β = LIoU / LIoU，即将IoU损失标准化。- 聚焦机制会根据离群度分配梯度增益。对高质量的anchor box分配较小的梯度增益，对低质量的anchor box分配较小的梯度增益，从而减少低质量样本对模型训练的负面影响。
梯度增益分配策略：- WIoU引入了一个“明智的”梯度增益分配策略，使得模型能够关注普通质量的anchor box。- 这种策略减少了高质量anchor box的竞争性，同时也减少了低质量样本产生的有害梯度，从而提高了模型的整体性能。
应用场景：- WIoU被应用于最先进的实时检测器YOLOv7上，在MS-COCO数据集上的AP75从53.03%提高到54.50%。

具体实现

在具体实现上，WIoU通过以下步骤来优化BBR损失：

生成离群度：计算每个anchor box的离群度，作为衡量其质量的指标。
分配梯度增益：根据离群度动态调整梯度增益。对高质量和低质量的anchor box赋予较小的梯度增益，而对普通质量的anchor box赋予较大的梯度增益。
损失计算：结合IoU损失和聚焦机制计算最终的WIoU损失。

论文中的具体实现细节

根据论文内容，WIoU的公式和实现细节如下：

IoU损失公式： $LIoU = 1 - \frac{Wi \cdot Hi}{Su}$ 其中，Wi 和 Hi 分别是重叠区域的宽度和高度， Su 是联合区域的面积。
离群度计算： $\beta = \frac{LIoU}{LIoU}$
梯度增益分配：动态非单调聚焦机制根据离群度分配梯度增益，减少高质量和低质量样本对模型的不利影响。

WIoU的主要贡献在于引入了动态的非单调聚焦机制，使得模型能够更加有效地处理普通质量的anchor box，从而提高了边界框回归的性能。

2.2 代码实现

class WIoU_Scale:
    ''' monotonous: {
            None: origin v1
            True: monotonic FM v2
            False: non-monotonic FM v3
        }
        momentum: The momentum of running mean'''

    iou_mean = 1.
    monotonous = False
    _momentum = 1 - 0.5 ** (1 / 7000)
    _is_train = True

    def __init__(self, iou):
        self.iou = iou
        self._update(self)

    @classmethod
    def _update(cls, self):
        if cls._is_train: cls.iou_mean = (1 - cls._momentum) * cls.iou_mean + \
                                         cls._momentum * self.iou.detach().mean().item()

    @classmethod
    def _scaled_loss(cls, self, gamma=1.9, delta=3):
        if isinstance(self.monotonous, bool):
            if self.monotonous:
                return (self.iou.detach() / self.iou_mean).sqrt()
            else:
                beta = self.iou.detach() / self.iou_mean
                alpha = delta * torch.pow(gamma, beta - delta)
                return beta / alpha
        return 1

3. 将EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocusIoU添加到YOLOv5中

3.1 添加代码

关键步骤一： 在
utils/metrics.py
中，找到
bbox_iou
函数，可以把原有的注释掉，换成下面的代码：

class WIoU_Scale:
    ''' monotonous: {
            None: origin v1
            True: monotonic FM v2
            False: non-monotonic FM v3
        }
        momentum: The momentum of running mean'''

    iou_mean = 1.
    monotonous = False
    _momentum = 1 - 0.5 ** (1 / 7000)
    _is_train = True

    def __init__(self, iou):
        self.iou = iou
        self._update(self)

    @classmethod
    def _update(cls, self):
        if cls._is_train: cls.iou_mean = (1 - cls._momentum) * cls.iou_mean + \
                                         cls._momentum * self.iou.detach().mean().item()

    @classmethod
    def _scaled_loss(cls, self, gamma=1.9, delta=3):
        if isinstance(self.monotonous, bool):
            if self.monotonous:
                return (self.iou.detach() / self.iou_mean).sqrt()
            else:
                beta = self.iou.detach() / self.iou_mean
                alpha = delta * torch.pow(gamma, beta - delta)
                return beta / alpha
        return 1

def bbox_iou(box1, box2, xywh=True, GIoU=False, DIoU=False, CIoU=False, SIoU=False, EIoU=False, WIoU=False, Focal=False,
             alpha=1, gamma=0.5, scale=False, eps=1e-7):
    # Returns Intersection over Union (IoU) of box1(1,4) to box2(n,4)

    # Get the coordinates of bounding boxes
    if xywh:  # transform from xywh to xyxy
        (x1, y1, w1, h1), (x2, y2, w2, h2) = box1.chunk(4, -1), box2.chunk(4, -1)
        w1_, h1_, w2_, h2_ = w1 / 2, h1 / 2, w2 / 2, h2 / 2
        b1_x1, b1_x2, b1_y1, b1_y2 = x1 - w1_, x1 + w1_, y1 - h1_, y1 + h1_
        b2_x1, b2_x2, b2_y1, b2_y2 = x2 - w2_, x2 + w2_, y2 - h2_, y2 + h2_
    else:  # x1, y1, x2, y2 = box1
        b1_x1, b1_y1, b1_x2, b1_y2 = box1.chunk(4, -1)
        b2_x1, b2_y1, b2_x2, b2_y2 = box2.chunk(4, -1)
        w1, h1 = b1_x2 - b1_x1, (b1_y2 - b1_y1).clamp(eps)
        w2, h2 = b2_x2 - b2_x1, (b2_y2 - b2_y1).clamp(eps)

    # Intersection area
    inter = (b1_x2.minimum(b2_x2) - b1_x1.maximum(b2_x1)).clamp(0) * \
            (b1_y2.minimum(b2_y2) - b1_y1.maximum(b2_y1)).clamp(0)

    # Union Area
    union = w1 * h1 + w2 * h2 - inter + eps
    if scale:
        self = WIoU_Scale(1 - (inter / union))

    # IoU
    # iou = inter / union # ori iou
    iou = torch.pow(inter / (union + eps), alpha)  # alpha iou
    if CIoU or DIoU or GIoU or EIoU or SIoU or WIoU:
        cw = b1_x2.maximum(b2_x2) - b1_x1.minimum(b2_x1)  # convex (smallest enclosing box) width
        ch = b1_y2.maximum(b2_y2) - b1_y1.minimum(b2_y1)  # convex height
        if CIoU or DIoU or EIoU or SIoU or WIoU:  # Distance or Complete IoU https://arxiv.org/abs/1911.08287v1
            c2 = (cw ** 2 + ch ** 2) ** alpha + eps  # convex diagonal squared
            rho2 = (((b2_x1 + b2_x2 - b1_x1 - b1_x2) ** 2 + (
                        b2_y1 + b2_y2 - b1_y1 - b1_y2) ** 2) / 4) ** alpha  # center dist ** 2
            if CIoU:  # https://github.com/Zzh-tju/DIoU-SSD-pytorch/blob/master/utils/box/box_utils.py#L47
                v = (4 / math.pi ** 2) * (torch.atan(w2 / h2) - torch.atan(w1 / h1)).pow(2)
                with torch.no_grad():
                    alpha_ciou = v / (v - iou + (1 + eps))
                if Focal:
                    return iou - (rho2 / c2 + torch.pow(v * alpha_ciou + eps, alpha)), torch.pow(inter / (union + eps),
                                                                                                 gamma)  # Focal_CIoU
                else:
                    return iou - (rho2 / c2 + torch.pow(v * alpha_ciou + eps, alpha))  # CIoU
            elif EIoU:
                rho_w2 = ((b2_x2 - b2_x1) - (b1_x2 - b1_x1)) ** 2
                rho_h2 = ((b2_y2 - b2_y1) - (b1_y2 - b1_y1)) ** 2
                cw2 = torch.pow(cw ** 2 + eps, alpha)
                ch2 = torch.pow(ch ** 2 + eps, alpha)
                if Focal:
                    return iou - (rho2 / c2 + rho_w2 / cw2 + rho_h2 / ch2), torch.pow(inter / (union + eps),
                                                                                      gamma)  # Focal_EIou
                else:
                    return iou - (rho2 / c2 + rho_w2 / cw2 + rho_h2 / ch2)  # EIou
            elif SIoU:
                # SIoU Loss https://arxiv.org/pdf/2205.12740.pdf
                s_cw = (b2_x1 + b2_x2 - b1_x1 - b1_x2) * 0.5 + eps
                s_ch = (b2_y1 + b2_y2 - b1_y1 - b1_y2) * 0.5 + eps
                sigma = torch.pow(s_cw ** 2 + s_ch ** 2, 0.5)
                sin_alpha_1 = torch.abs(s_cw) / sigma
                sin_alpha_2 = torch.abs(s_ch) / sigma
                threshold = pow(2, 0.5) / 2
                sin_alpha = torch.where(sin_alpha_1 > threshold, sin_alpha_2, sin_alpha_1)
                angle_cost = torch.cos(torch.arcsin(sin_alpha) * 2 - math.pi / 2)
                rho_x = (s_cw / cw) ** 2
                rho_y = (s_ch / ch) ** 2
                gamma = angle_cost - 2
                distance_cost = 2 - torch.exp(gamma * rho_x) - torch.exp(gamma * rho_y)
                omiga_w = torch.abs(w1 - w2) / torch.max(w1, w2)
                omiga_h = torch.abs(h1 - h2) / torch.max(h1, h2)
                shape_cost = torch.pow(1 - torch.exp(-1 * omiga_w), 4) + torch.pow(1 - torch.exp(-1 * omiga_h), 4)
                if Focal:
                    return iou - torch.pow(0.5 * (distance_cost + shape_cost) + eps, alpha), torch.pow(
                        inter / (union + eps), gamma)  # Focal_SIou
                else:
                    return iou - torch.pow(0.5 * (distance_cost + shape_cost) + eps, alpha)  # SIou
            elif WIoU:
                if Focal:
                    raise RuntimeError("WIoU do not support Focal.")
                elif scale:
                    return getattr(WIoU_Scale, '_scaled_loss')(self), (1 - iou) * torch.exp(
                        (rho2 / c2)), iou  # WIoU https://arxiv.org/abs/2301.10051
                else:
                    return iou, torch.exp((rho2 / c2))  # WIoU v1
            if Focal:
                return iou - rho2 / c2, torch.pow(inter / (union + eps), gamma)  # Focal_DIoU
            else:
                return iou - rho2 / c2  # DIoU
        c_area = cw * ch + eps  # convex area
        if Focal:
            return iou - torch.pow((c_area - union) / c_area + eps, alpha), torch.pow(inter / (union + eps),
                                                                                      gamma)  # Focal_GIoU https://arxiv.org/pdf/1902.09630.pdf
        else:
            return iou - torch.pow((c_area - union) / c_area + eps, alpha)  # GIoU https://arxiv.org/pdf/1902.09630.pdf
    if Focal:
        return iou, torch.pow(inter / (union + eps), gamma)  # Focal_IoU
    else:
        return iou  # IoU

3.2 回调函数

关键步骤二：在
utils/loss.py
中，找到
ComputeLoss
类中的
__call__()
函数，把Regression loss中计算iou的代码，换成下面这句：

                iou = bbox_iou(pbox, tbox[i], WIoU=True)
                if type(iou) is tuple:
                    if len(iou) == 2:
                        lbox += (iou[1].detach().squeeze() * (1 - iou[0].squeeze())).mean()
                        iou = iou[0].squeeze()
                    else:
                        lbox += (iou[0] * iou[1]).mean()
                        iou = iou[2].squeeze()
                else:
                    lbox += (1.0 - iou.squeeze()).mean()  # iou loss
                    iou = iou.squeeze()

4.完整代码分享

https://pan.baidu.com/s/16E9eva_mm6rHPaTOAyZ5uA?pwd=i3ba

提取码：i3ba

5. 进阶

可以融合其他的注意力机制，修改backbone以及neck，多个模块进行改进。

6. 总结

WIoU（Wise-IoU）通过引入动态非单调聚焦机制来优化边界框回归损失。具体而言，它根据锚框的离群度（outlier degree）来分配梯度增益，离群度越高的锚框被认为质量越差，因此分配较小的梯度增益，而离群度较低的高质量锚框也分配较小的梯度增益。这种机制使得模型能够专注于普通质量的锚框，减少高质量和低质量样本对模型训练的负面影响，从而提高目标检测中的边界框定位精度和整体性能。

标签： YOLO 目标跟踪人工智能

本文转载自: https://blog.csdn.net/m0_67647321/article/details/140187440
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