因此DIoU中对anchor框和目标框之间的归一化距离进行了建模。直观的展示如下图所示：
论文:Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression
来源｜周威@知乎，https://zhuanlan.zhihu.com/p/159209199
本文对发表于 AAAI 2020 的论文《Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression》进行解读。
前面介绍了CVPR 2019的GIoU Loss,同时GIoU Loss里面也引入了IoU Loss，这个首先需要明确一下。然后AAAI 2020来了一个新的Loss，即是本文要介绍的DIoU Loss。论文原文地址见附录。
作者总结了近几年的单阶段和双阶段的目标检测算法以及技巧，并用一个图概括了单阶段和双阶段目标检测网络的差别，two-stage的检测网络，相当于在one-stage的密集检测上增加了一个稀疏的预测器
目标检测模型训练的时候有两个任务，框分类（框里是什么）和框回归（框在哪），本文主要讲第二点。
为了解决效率和性能这两个问题，本文全面评估了一系列现有改进，以提高PP-YOLO的性能，同时几乎保持推理时间不变。本文将分析一系列改进，并通过增量消融研究从经验上评估它们对最终模型性能的影响。
从2018年Yolov3年提出的两年后，在原作者声名放弃更新Yolo算法后，俄罗斯的Alexey大神扛起了Yolov4的大旗。
YOLOV4是YOLOV3的改进版，在YOLOV3的基础上结合了非常多的小Tricks。尽管没有目标检测上革命性的改变，但是YOLOV4依然很好的结合了速度与精度。
因为工作原因，项目中经常遇到目标检测的任务，因此对目标检测算法会经常使用和关注，比如Yolov3、Yolov4算法、Yolov5算法、Yolox算法。
YOLOv4是YOLO之父Joseph Redmon宣布退出计算机视觉的研究之后推出的YOLO系列算法，其作者Alexey Bochkovskiy也参与了YOLO之前系列算法，《YOLOV4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》，其主要贡献在于对近些年CNN领域中最优秀的优化策略，从数据处理、主干网络、网络训练、激活函数、损失函数等各个方面都有着不同程度的优化，组合出一个精度与速度兼备的结构。
目标检测是计算机视觉的基本任务之一，其目的是在图像中定位并识别物体。根据是否生成 Anchor 点，目标检测方法可以分为Anchor-based和 Anchor-Free两大类。Anchor-based算法包括FasterR-CNN，YOLO系列，SSD和 RetinaNet。Anchor-Free的检测算法包括CornerNet，CenterNet 和 FCOS。在这些检测器中，边界框回归损失函数作为定位分支的重要组成部分，起着不可替代的作用。
目标检测是计算机视觉的基本任务之一，其目的是在图像中定位并识别物体。根据是否生成 Anchor 点，目标检测方法可以分为Anchor-based和 Anchor-Free两大类。Anchor-based算法包括FasterR-CNN，YOLO系列，SSD和 RetinaNet。 Anchor-Free的检测算法包括CornerNet，CenterNet 和 FCOS。在这些检测器中，边界框回归损失函数作为定位分支的重要组成部分，起着不可替代的作用。
YOLOV4是YOLOV3的改进版，在YOLOV3的基础上结合了非常多的小Tricks。 尽管没有目标检测上革命性的改变，但是YOLOV4依然很好的结合了速度与精度。 根据上图也可以看出来，YOLOV4在YOLOV3的基础上，在FPS不下降的情况下，mAP达到了44，提高非常明显。
边界盒回归是目标检测的关键步骤。在现有的方法中，虽然n范数损失被广泛地应用于包围盒回归，但不适合用于评估度量，即IoU。最近，有学者提出了IoU损失和广义IoU（GIoU）损失来衡量IoU度量，但仍存在收敛速度慢和回归不准确的问题。本文提出了一个Distance-IoU (DIoU) loss，合并了预测框和目标框之间的标准化距离，在训练中比IoU和GIoU loss收敛得更快。此外，本文还总结了边界盒回归中的三个几何因素(重叠面积、中心点距离和纵横比)，并以此为基础提出了一个Complete IoU（CIoU）损失，从而加快了收敛速度，提高了性能。通过将DIoU和CIoU损失合并到YOLOv3、SSD和Faster RCNN等最新的目标检测算法，在IoU度量方面和GIoU度量方面实现了显著的性能提高。而且DIoU很容易地应用到非最大抑制(non-maximum suppression,NMS)作为准则，进一步促进性能提升。
在实际应用场景中，有效性与高效性对于目标检测器非常重要。为了满足这两个问题，研究者全面评估了现有的改进的集合，以提高PP-YOLO的性能，同时几乎保持推理时间不变。
首先感谢江大白大佬的研究与分享，贴上链接 深入浅出Yolo系列之Yolov5核心基础知识完整讲解 将yolov3-v5的变化讲的很清楚，思路很清晰，值得花时间好好从头到尾读一遍。
AP：代表的是精度 FPS：代表的是检测速度 YOLOV4的精度比YOLOV3提高了很多
前面已经讲完了YOLOV1/V2的损失函数代码解析，今天为大家带来YOLOv3的损失函数解析。YOLOV3的损失函数在YOLOV2的基础上，用多个独立的逻辑回归损失代替了YOLOV2里面的softmax损失，然后去掉了对Anchor在前12800次训练轮次中的回归损失，也即是YOLOV2损失函数的第二项。另外新增了一个ignore_thresh参数来忽略一些和GT box的IOU大于ignore_thresh的预测框的objectness损失。除了以上细节，其它部分和YOLOV2的处理类似。
论文: Dynamic Label Assignment for Object Detection by Combining Predicted and Anchor IoUs
本文改进：Inner-IoU引入尺度因子 ratio 控制辅助边框的尺度大小用于计算损失，并与现有的基于 IoU （ GIoU, DIoU, CIoU，SIoU ）损失进行有效结合
这里借用其他小伙伴绘制的YOLOv5的结构图，可以看到YOLOv5的Backbone和Neck部分主要使用的是CBS模块和C3模块进行网络架构的搭建，而Head部分则是使用的耦合在一起的Head，即Coupled-Head，我们都知道，这样做可以进一步提升模型的执行效率，降低模型的推理时间和参数量：
YOLOv8 是 Ultralytics 开发的 YOLO（You Only Look Once）物体检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的SOTA模型，它建立在先前YOLO成功基础上，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。它可以在大型数据集上进行训练，并且能够在各种硬件平台上运行，从CPU到GP
危险区域闯入识别系统通过YOLOv8网络模型技术，危险区域闯入识别系统对现场画面中发现有人违规闯入禁区，危险区域闯入识别系统立即抓拍告警同步回传后台。YOLOv8 提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求。骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数。
矿山电子封条智能监管系统通过YOLOv8+python网络模型技术，矿山电子封条智能监管算法模型在对矿井人数变化、生产作业状态、出入井人员等情况实时监测分析，发现煤矿人员作业及状态异常动态及时告警，矿山电子封条智能监管系统自动将报警信息推送给后台。YOLOv8 算法的核心特性和改动可以归结为如下：提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求，骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数。
YOLOv9提出了新网络架构——GELAN。GELAN通过结合两种神经网络架构，即结合用梯度路径规划（CSPNet）和（ELAN）设计了一种广义的高效层聚合网络（GELAN）；GELAN综合考虑了轻量级、推理速度和准确度。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2008.05359v1.pdf
YOLO系列的核心思想就是把目标检测转变为一个回归问题，利用整张图片作为网络的输入，通过神经网络，得到边界框的位置及其所属的类别。
在前面的秘籍一中，我们主要关注了模型加速之轻量化网络，对目标检测模型的实时性难点进行了攻克。但是要想获得较好的检测性能，检测算法的细节处理也极为重要。
在one-stage检测算法中，会出现正负样本数量不平衡以及难易样本数量不平衡的情况，为了解决则以问题提出了focal loss。
YOLOv5-6.0版本的Backbone主要分为Conv模块、CSPDarkNet53和SPPF模块。
Bounding box 回归通过预测目标的bbox来定位图像/视频中的目标，这是目标检测、定位和跟踪的基础。例如，最高级的目标检测器通常由一个bbox回归分支和一个分类分支组成，其中bbox回归分支生成用于定位对象进行分类的bbox。在这项工作中，作者探索了更有效的损失函数。
YOLO系列应该是目标领域知名度最高的算法，其凭借出色的实时检测性能在不同的领域均有广泛应用。 目前，YOLO共有6个版本，YOLOv1-v5和YOLOX，除了YOLOv5外，其它都有相应的论文，5篇论文我已上传到资源中，可自行下载：https://www.aliyundrive.com/s/ofcnrxjzsFE 工程上使用最多的版本是YOLOv3和YOLOv5，Pytorch版本均由ultralytics公司开发，YOLOv5仍在进行维护，截至目前，已经更新到YOLOv5-6.1版本。 项目地址：https://github.com/ultralytics/yolov5 在上篇博文中，详细记录了如何用YOLOv5来跑通VOC2007数据集，本篇博文旨在对YOLO系列算法的演化进行简单梳理，更多详细的内容可以看文末的参考资料。
YOLOv5 Lite的输入端采用了和YOLOv5、YOLOv4一样的Mosaic数据增强的方式。其实Mosaic数据增强的作者也是来自YOLOv5团队的成员，不过，随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接，对于小目标的检测效果还是很不错的。
之前，YOLO系列(v1-v3)作者 Joe Redmon 宣布不再继续CV方向的研究，引起学术圈一篇哗然。YOLO之父宣布退出CV界，坦言无法忽视自己工作带来的负面影响
YOLOv4是精度速度最优平衡, 各种调优手段是真香，本文主要从以下几个方面进行阐述：
💡💡💡本文独家改进：更加聚焦的IoU损失Focaler-IoU，能够在不同的检测任务中聚焦不同的回归样本，使用线性区间映射的方法来重构IoU损失
甘肃省非煤矿山电子封条建设算法模型通过yolov8网络模型AI视频智能分析技术，yolov8算法模型对作业状态以及出井入井人员数量变化、人员睡岗离岗等情况实时监测分析，及时发现异常动态，自动推送生成的违规截图报警信息。现代目标检测器大部分都会在正负样本分配策略上面做文章，典型的如 YOLOX 的 simOTA、TOOD 的 TaskAlignedAssigner 和 RTMDet 的 DynamicSoftLabelAssigner，这类 Assigner 大都是动态分配策略，而 YOLOv5 采用的依然是静态分配策略。考虑到动态分配策略的优异性，YOLOv8 算法中则直接引用了 TOOD 的 TaskAlignedAssigner。TaskAlignedAssigner 的匹配策略简单总结为： 根据分类与回归的分数加权的分数选择正样本。
YOLO-Pose与其他Bottom-up的方法一样，也是一种Single Shot的方法。然而，它并不使用 Heatmaps。相反，YOLO-Pose将一个人的所有关键点与Anchor联系起来。
工厂机械臂人员闯入自动预警算法通过yolov8系列网络模型深度学习算法，工厂机械臂人员闯入自动预警算法实时监测工作区域内的人员位置和机械臂设备的运行状态，实现对人员闯入的识别和预警。一旦系统检测到人员闯入作业区域，立即发出警报并同步停止机械臂设备的工作，以避免发生意外。YOLOv8 与YOLOv5出自同一个团队，是一款前沿、最先进（SOTA）的模型，基于先前 YOLOv5版本的成功，工厂机械臂人员闯入自动预警算法引入了新功能和改进，进一步提升性能和灵活性。YOLOv8 设计快速、准确且易于使用，使其成为各种物体检测与跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务的绝佳选择。
生产作业流程合规检测算法通过引入yolov8视觉数据智能分析技术，生产作业流程合规检测算法对生产操作流程进行实时监测和合规性检测，通过与预设标准进行比对，系统能够检测出不合规的操作或异常情况，并及时发出警报提示相关人员采取措施。生产作业流程合规检测算法中用到的现代目标检测器大部分都会在正负样本分配策略上面做文章，典型的如 YOLOX 的 simOTA、TOOD 的TaskAlignedAssigner 和 RTMDet 的 DynamicSoftLabelAssigner，这类 Assigner 大都是动态分配策略，而 YOLOv5 采用的依然是静态分配策略。考虑到动态分配策略的优异性，YOLOv8 算法中则直接引用了 TOOD 的 TaskAlignedAssigner。TaskAlignedAssigner 的匹配策略简单总结为： 根据分类与回归的分数加权的分数选择正样本。
防护服穿戴检测识别系统基于yolov8网络模型图片数据识别训练，防护服穿戴检测识别系统自动完成对现场人员是否按照要求穿戴行为实时分析。防护服穿戴检测识别系统YOLOv8 算法的核心特性和改动可以归结为如下：提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求。Backbone:骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数。
采用卷积神经的目标检测算法大致可以分为两个流派，一类是以 R-CNN 为代表的 two-stage，另一类是以 YOLO 为代表的 one-stage，
【前言】千呼万唤始出来系列，继YOLOv3两年后，YOLOv4终于出来啦，让我们来一睹论文真容吧！
两个月前，YOLO 之父 Joseph Redmon 表示，由于无法忍受自己工作所带来的的负面影响，决定退出计算机视觉领域。此事引发了极大的热议，其中一个悬念就是：我们还能等到 YOLO v4 面世吗？
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