YOLOv5 の最新の MPDIoU 改善を再現します。効果的かつ正確なバウンディング ボックス回帰損失で、G/E/CIoU を打ち破り、その効果は明らかです。！！

論文アドレス: https://arxiv.org/pdf/2307.07662.pdf

論文の紹介

  バウンディング ボックス回帰 (BBR) は、ターゲットの検出とインスタンスのセグメンテーションで広く使用されており、ターゲットの位置特定における重要なステップです。ただし、既存のバウンディング ボックスの回帰損失関数のほとんどは、予測ボックスのアスペクト比がグラウンドトゥルース ボックスと同じであるが、幅と高さの値が完全に異なる場合には最適化できません。上記の問題を解決するために、我々は横長の長方形の幾何学的特性を最大限に活用し、最小点距離に基づいた新しい境界ボックス類似性比較メトリック MPDIoU を提案しました。

MPDIoU コア設計のアイデア

当初は、