一、本文介绍

本文记录的是改进YOLOv11的损失函数，将其替换成Shape-IoU。现有边界框回归方法通常考虑真实GT（Ground Truth）框与预测框之间的几何关系，通过边界框的相对位置和形状计算损失，但忽略了边界框本身的形状和尺度等固有属性对边界框回归的影响。为了弥补现有研究的不足，Shape-IoU提出了一种关注边界框本身形状和尺度的边界框回归方法。

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二、Shape-IoU设计原理

Shape-IoU:考虑边界框形状和尺度的更精确度量

以下是关于Shape-IoU的详细介绍：

2.1 原理

• 分析边界框回归特性：通过对边界框回归样本的分析，得出以下结论：
  • 当回归样本的偏差和形状偏差相同且不全为0时，假设GT框不是正方形且有长短边，边界框形状和尺度的差异会导致其IoU值的差异。
  • 对于相同尺度的边界框回归样本，当回归样本的偏差和形状偏差相同且不全为0时，边界框的形状会对回归样本的IoU值产生影响。沿着边界框短边方向的偏差和形状偏差对应的IoU值变化更为显著。
  • 对于具有相同形状边界框的回归样本，当回归样本偏差和形状偏差相同且不全为0时，与较大尺度的回归样本相比，较小尺度边界框回归样本的IoU值受GT框形状的影响更为显著。
• Shape - IoU公式：
  • $IoU=\frac{|B\cap B^{gt}|}{|B\cup B^{gt}|}$
  • $ww=\frac{2\times (w^{gt}{)}^{scale}}{(w^{gt}{)}^{scale}+(h^{gt}{)}^{scale}}$
  • $hh=\frac{2\times (h^{gt}{)}^{scale}}{(w^{gt}{)}^{scale}+(h^{gt}{)}^{scale}}$
  • $distanc{e}^{shape}=hh\times (\frac{x_c-x_c^{gt}}{c}{)}^2+ww\times (\frac{y_c-y_c^{gt}}{c}{)}^2$
  • ${\Omega }^{shape}={\sum }_{t=w,h}(1-e^{-{\omega }_t}{)}^{\theta },\theta =4$，其中$\{\begin{array}{l}{\omega }_w=hh\times \frac{|w-w^{gt}|}{max(w,w^{gt})}\\ {\omega }_h=ww\times \frac{|h-h^{gt}|}{max(h,h^{gt})}\end{array}$
• 对应的边界框回归损失：$L_{Shape-IoU}=1-IoU+distanc{e}^{shape}+0.5\times {\Omega }^{shape}$

2.2 优势

• 提高检测性能：论文中通过一系列对比实验，证明了Shape-IoU方法在不同检测任务中能够有效提高检测性能，优于现有方法，在不同检测任务中达到了最先进的性能。
• 关注边界框自身属性：考虑了边界框本身的形状和尺度对边界框回归的影响，弥补了现有研究忽略这一因素的不足。
• 在小目标检测任务中的应用：针对小目标检测任务，提出了Shape-Dot Distance和Shape-NWD，将Shape-IoU的思想融入其中，提高了在小目标检测方面的性能。

论文：https://arxiv.org/pdf/2312.17663
源码：https://github.com/malagoutou/Shape-IoU

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三、Shape-IoU的实现代码

Shape-IoU的实现代码如下：

def shape_iou(box1, box2, xywh=True, scale=0, eps=1e-7):
    (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_
 
    # Intersection area
    inter = (torch.min(b1_x2, b2_x2) - torch.max(b1_x1, b2_x1)).clamp(0) * \
            (torch.min(b1_y2, b2_y2) - torch.max(b1_y1, b2_y1)).clamp(0)
 
    # Union Area
    union = w1 * h1 + w2 * h2 - inter + eps
 
    # IoU
    iou = inter / union
 
    #Shape-Distance    #Shape-Distance    #Shape-Distance    #Shape-Distance    #Shape-Distance    #Shape-Distance    #Shape-Distance  
    ww = 2 * torch.pow(w2, scale) / (torch.pow(w2, scale) + torch.pow(h2, scale))
    hh = 2 * torch.pow(h2, scale) / (torch.pow(w2, scale) + torch.pow(h2, scale))
    cw = torch.max(b1_x2, b2_x2) - torch.min(b1_x1, b2_x1)  # convex width
    ch = torch.max(b1_y2, b2_y2) - torch.min(b1_y1, b2_y1)  # convex height
    c2 = cw ** 2 + ch ** 2 + eps                            # convex diagonal squared
    center_distance_x = ((b2_x1 + b2_x2 - b1_x1 - b1_x2) ** 2) / 4
    center_distance_y = ((b2_y1 + b2_y2 - b1_y1 - b1_y2) ** 2) / 4
    center_distance = hh * center_distance_x + ww * center_distance_y
    distance = center_distance / c2
  
    omiga_w = hh * torch.abs(w1 - w2) / torch.max(w1, w2)
    omiga_h = ww * 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)
    
    iou = iou - distance - 0.5 * ( shape_cost)
    return iou  # IoU

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四、添加步骤

4.1 修改ultralytics/utils/metrics.py

此处需要查看的文件是ultralytics/utils/metrics.py

metrics.py中定义了模型的损失函数和计算方法，我们想要加入新的损失函数就只需要将代码放到这个文件内即可

Shape-IoU添加后如下：

4.2 修改ultralytics/utils/loss.py

utils\loss.py用于计算各种损失。

在ultralytics/utils/loss.py在的引用中添加shape_iou，然后在BboxLoss函数内修改如下代码，使模型调用此Shape-IoU损失函数。

iou = shape_iou(pred_bboxes[fg_mask], target_bboxes[fg_mask])

4.3 修改ultralytics/utils/tal.py

tal.py中是一些损失函数的功能应用。

在ultralytics/utils/tal.py在的引用中添加shape_iou，然后在iou_calculation函数内修改如下代码，使模型调用此Shape-IoU损失函数。

return shape_iou(gt_bboxes, pd_bboxes).squeeze(-1).clamp_(0)

此时再次训练模型便会使用Shape-IoU计算模型的损失函数。