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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)。

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