YOLOv5｜YOLOv7｜YOLOv8改各种IoU损失函数：YOLOv8涨点Trick，改进添加SIoU损失函数、EIoU损失函数、GIoU损失函数、α-IoU损失函数-CSDN博客.mhtml

YoloV8改进策略：将CIoU替换成Wise-IoU，幸福涨点，值得拥有，还支持EIoU、GIoU、DIoU、SIoU无缝替换。.html

yolov5-6.0+giou-nms/diou-nms/ciou-nms,适合论文中需要对现有网络结构做出创新的人群，6.0版本刚出来不久，这个trick还没人发，有需求从速

今天小编就为大家分享一篇python实现的Iou与Giou代码，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

针对新冠肺炎防控期间肉眼识别判断行人是否佩戴口罩效率低且存在较大风险的问题, 提出一种改进检测目标边框损失的自然场景下行人是否佩戴口罩的检测算法. 该算法对YOLOv3损失函数进行改进, 应用GIoU计算目标边界框损失, 完成自然场景下行人是否佩戴口罩的检测. 算法在开源的WIDER FACE数据集和MAFA数据集上训练, 采集自然场景图片进行测试, 行人是否佩戴口罩的mAP (mean Average Precision)达到了88.4%, 取得了较高的检测准确率, 在自然场景视频检测中平均每秒传输帧数达到38.69, 满足实时检测的要求.