目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SIoU_姿态损失 形状损失 运动估计损失

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论文题目：SIoU Loss: More Powerful Learning for Bounding Box Regression

论文地址：http://SIoU Loss: More Powerful Learning for Bounding Box Regression

简要介绍：

本文提出了一种新的损失函数SIoU，其中考虑到所需回归之间的向量角度，重新定义了惩罚指标。应用于传统的神经网络和数据集，表明SIoU提高了训练的速度和推理的准确性。SIoU进一步考虑了真实框和预测框之间的向量角度，重新定义相关损失函数，具体包含四个部分：角度损失(Angle cost)、距离损失(Distance cost)、形状损失(Shape cost)、IoU损失（IoU cost）。

1.角度损失(Angle cost)

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