​前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。之前改进为EIOU，有兴趣的朋友可以看看，YOLOv5改进之七：损失函数改进 - 知乎

需要更多程序资料以及答疑欢迎大家关注——微信公众号：人工智能AI算法工程师 

解决问题：YOLOv5采用CIOU损失函数，传统的目标检测损失函数依赖于边界框回归指标的聚合，例如预测框和真实框（即 GIoU、CIoU、ICIoU 等）的距离、重叠区域和纵横比。然而，迄今为止提出和使用的方法都没有考虑到所需真实框与预测框之间不匹配的方向。这种不足导致收敛速度较慢且效率较低，因为预测框可能在训练过程中“四处游荡”并最终产生更差的模型。针对以上问题，采用SIOU损失函数替换原损失函数。

原理：

原文：SIoU Loss: More Powerful Learning for Bounding Box Regression

链接：https://doi.org/10.48550/arXiv.2205.12740​doi.org/10.48550/arXiv.2205.12740

SIoU损失函数由4个Cost函数组成