YOLOv8改进 | 损失函数篇 | YOLOv8引入EfficiCLoss损失函数(有效提点)

1.  EfficiCLoss损失函数介绍

目标检测的核心任务通常涵盖定位和检测两个关键方面，其中定位的精确度在很大程度上依赖于回归损失函数的性能。因此，为提升定位准确性，研究者们提出了多种创新的回归损失函数。

在边界框回归中，Intersection over Union（IoU）作为衡量预测框与真实框相似度的黄金指标，通过精心选择正负样本来优化模型的性能。然而，传统的IoU损失函数在预测框与真实框不重叠时无法有效发挥作用，这成为了一个亟待解决的问题。

为了克服这一局限，基于IoU衍生出了多种评价体系，这些体系从不同角度对原有的IoU损失函数进行了改进，显著增强了其鲁棒性和实用性。其中，广义交叉联合（GIoU）、Distance Intersection over Union (DIoU) 和（Complete Intersection over Union）CIoU损失函数尤为突出，它们在目标检测领域取得了显著的进步。

特别值得一提的是CIoU损失函数，它目前被认为是边界回归损失函数中的佼佼者。CIoU不仅考虑了预测框与真实框的重叠区域，还融入了中心点距离和纵横比这两个重要的几何因素。通过综合利用IoU、欧几里得距离、对应的长宽比和角度等信息，CIoU能够更全面地评估预测框与真实框的匹配程度，从而显著提升目标检测的准确性。尽管CIoU已经取得了显著的成果，但仍有进一步优化的空间