【RT-DETR改进涨点】MPDIoU、InnerMPDIoU损失函数中的No.1（包含二次创新）

前言

大家好，我是Snu77，这里是RT-DETR有效涨点专栏。

本专栏的内容为根据ultralytics版本的RT-DETR进行改进，内容持续更新，每周更新文章数量3-10篇。

专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致(误差很小很小)，不同于ultralytics仓库版本的ResNet官方版本，同时ultralytics仓库的一些参数是和RT-DETR相冲的所以我也是会教大家调好一些参数，真正意义上的跑ultralytics的和RT-DETR官方版本的无区别。

欢迎大家订阅本专栏，一起学习RT-DETR！

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是最新的损失函数MPDIoU（Minimum Point Distance Intersection over Union）其是一种新的边界框相似度度量方法。MPDIoU是基于水平矩形的最小点距离来计算的，能够综合考虑重叠区域、中心点距离以及宽度和高度的偏差。本文包含完整的修改教程和代码，我将其用在我的数据集上成功涨了两个点，大家可以将其作为论文的保底存在。

官方链接：RT-DETR剑指论文专栏，持续复现各种顶会内容——论文收割机RT-DETR

一、本文介绍

二、MPDIoU的机制原理

2.1 问题提出

2.2 MPDIoU的提出

2.3 实验验证

三、MPDIoU、InnerMPDIoU代码

四、MPDIoU、InnerMPDIoU的使用方式

4.1 修改一

4.2 修改二

五、总结

二、MPDIoU的机制原理

论文地址：官方论文地址点击即可跳转

代码地址：官方并没有开源的该损失的函数的代码，我根据文章内容进行了复现代码块在第三章

2.1 问题提出

问题提出：文章指出，在目标检测和实例分割的过程中，传统的边界框回归（BBR）损失函数难以优化预测框和真实框在宽高比相同但具体尺寸不同时的情况，下面是描述现有的边界框回归的方法的计算因素总结（包括GIoU、DIoU、CIoU和EIoU）的计算因素。这些度量方法是用于评估和优化边界框回归模型性能的关键工具。虽然文章没有直接展示下图的内容，但它们包括以下几个方面：

GIoU（Generalized IoU）：除了传统的IoU（交并比）之外，GIoU还考虑了边界框之间的包含关系和空间分布。

DIoU（Distance IoU）：在IoU的基础上，DIoU还考虑了边界框中心点之间的距离，以改进对齐和尺度不一致的情况。

CIoU（Complete IoU）：结合了DIoU的特点，并加入了宽高比的考虑，进一步提高了对边界框的精确度。

EIoU（Expected IoU）：这是一种更高级的度量方法，考虑了预测边界框与真实边界框之间的预期相似度。

文章提出的MPDIoU是在这些现有度量方法的基础上发展起来的，旨在通过直接最小化预测框和真实框之间的关键点距离，提供一种易于实现的解决方案，用于计算两个轴对齐矩形之间的MPDIoU

2.2 MPDIoU的提出

MPDIoU的提出：为了克服这一挑战，文章提出了一种新的边界框相似度度量方法——MPDIoU（Minimum Point Distance Intersection over Union）。MPDIoU是基于水平矩形的最小点距离来计算的，能够综合考虑重叠区域、中心点距离以及宽度和高度的偏差。

下图展示了两种不同的边界框回归结果情况。其中，绿色框代表真实的边界框，而红色框代表预测的边界框。在这两种情况下，传统的损失函数（如GIoU、DIoU、CIoU和EIoU）计算出的损失值是相同的，但是使用MPDIoU方法计算出的损失值却有所不同。这说明传统方法在某些特定情况下可能无法区分不同的预测结果，而MPDIoU能更准确地反映预测框和真实框之间的差异。

这个发现突显了MPDIoU在处理边界框回归问题上的优势，尤其是在区分具有相同宽高比但不同尺寸或位置的边界框时。MPDIoU通过直接计算预测框和真实框之间的关键点距离，提供了更精确的损失度量方法。

这些因素包括如何在训练阶段通过最小化损失函数来使模型预测的边界框接近其真实边界框。具体来说，每个预测的边界框

$B_{prd} = \left[ \begin{array}{c} x_{prd} \\ y_{prd} \\ w_{prd} \\ h_{prd} \end{array} \right]$

通过最小化以下损失函数来逼近其真实边界框：

$B_{gt} = [x_{gt}, y_{gt}, w_{gt}, h_{gt}]^T$

$L = \min_{\Theta} L(B_{gt}, B_{prd} | \Theta)$

其中， $B_{gt}$ 是真实边界框的集合，而 $\Theta$ 是回归深度模型的参数。文章中提出的 $LMPDIoU$ 损失函数公式为：

$LMPDIoU=1-MPDIoU$

2.3 实验验证

实验验证：通过在多个数据集（如PASCAL VOC、MS COCO和IIIT5k）上对YOLACT和YOLOv7等模型的训练和测试，文章验证了MPDIoU和LMPDIoU在实际应用中的有效性。实验结果显示，这种新的损失函数在多个方面优于传统的损失函数，尤其是在处理具有相似宽高比但不同尺寸的边界框时。

下面是一些检测效果对比图

总结：文章通过引入MPDIoU(我又将其和Inner的思想结合了在一起形成了InnerMPDIoU双重提高了效果)，提供了一种新的视角来优化目标检测中的边界框回归问题，同时通过实验验证了其在提高检测模型准确性方面的有效性。

三、MPDIoU、InnerMPDIoU代码

下面代码的使用方式我们看章节四即可。

import numpy as np
import torch
import math
from ultralytics.utils import ops
class WIoU_Scale:
    ''' monotonous: {
            None: origin v1
            True: monotonic FM v2
            False: non-monotonic FM v3
        }
        momentum: The momentum of running mean'''
    iou_mean = 1.
    monotonous = False
    _momentum = 1 - 0.5 ** (1 / 7000)
    _is_train = True

    def __init__(self, iou):
        self.iou = iou
        self._update(self)

    @classmethod
    def _update(cls, self):
        if cls._is_train: cls.iou_mean = (1 - cls._momentum) * cls.iou_mean + \
                                         cls._momentum * self.iou.detach().mean().item()

    @classmethod
    def _scaled_loss(cls, self, gamma=1.9, delta=3):
        if isinstance(self.monotonous, bool):
            if self.monotonous:
                return (self.iou.detach() / self.iou_mean).sqrt()
            else:
                beta = self.iou.detach() / self.iou_mean
                alpha = delta * torch.pow(gamma, beta - delta)
                return beta / alpha
        return 1

def bbox_iou(box1, box2, xywh=True, GIoU=False, DIoU=False, CIoU=False, EIoU=False, SIoU=False, WIoU=False, ShapeIoU=False,
             hw=1, mpdiou=False, Inner=False, alpha=1, ratio=0.7, eps=1e-7, scale=0.0):
    """
    Calculate Intersection over Union (IoU) of box1(1, 4) to box2(n, 4).

    Args:
        box1 (torch.Tensor): A tensor representing a single bounding box with shape (1, 4).
        box2 (torch.Tensor): A tensor representing n bounding boxes with shape (n, 4).
        xywh (bool, optional): If True, input boxes are in (x, y, w, h) format. If False, input boxes are in
                               (x1, y1, x2, y2) format. Defaults to True.
        GIoU (bool, optional): If True, calculate Generalized IoU. Defaults to False.
        DIoU (bool, optional): If True, calculate Distance IoU. Defaults to False.
        CIoU (bool, optional): If True, calculate Complete IoU. Defaults to False.
        EIoU (bool, optional): If True, calculate Efficient IoU. Defaults to False.
        SIoU (bool, optional): If True, calculate Scylla IoU. Defaults to False.
        eps (float, optional): A small value to avoid division by zero. Defaults to 1e-7.

    Returns:
        (torch.Tensor): IoU, GIoU, DIoU, or CIoU values depending on the specified flags.
    """
    if Inner:
        if not xywh:
            box1, box2 = ops.xyxy2xywh(box1), ops.xyxy2xywh(box2)
        (x1, y1, w1, h1), (x2, y2, w2, h2) = box1.chunk(4, -1), box2.chunk(4, -1)
        b1_x1, b1_x2, b1_y1, b1_y2 = x1 - (w1 * ratio) / 2, x1 + (w1 * ratio) / 2, y1 - (h1 * ratio) / 2, y1 + (
                    h1 * ratio) / 2
        b2_x1, b2_x2, b2_y1, b2_y2 = x2 - (w2 * ratio) / 2, x2 + (w2 * ratio) / 2, y2 - (h2 * ratio) / 2, y2 + (
                    h2 * ratio) / 2

        # Intersection area
        inter = (b1_x2.minimum(b2_x2) - b1_x1.maximum(b2_x1)).clamp_(0) * \
                (b1_y2.minimum(b2_y2) - b1_y1.maximum(b2_y1)).clamp_(0)

        # Union Area
        union = w1 * h1 * ratio * ratio + w2 * h2 * ratio * ratio - inter + eps
        iou = inter / union
    # Get the coordinates of bounding boxes
    else:
        if xywh:  # transform from xywh to xyxy
            (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_
        else:  # x1, y1, x2, y2 = box1
            b1_x1, b1_y1, b1_x2, b1_y2 = box1.chunk(4, -1)
            b2_x1, b2_y1, b2_x2, b2_y2 = box2.chunk(4, -1)
            w1, h1 = b1_x2 - b1_x1, b1_y2 - b1_y1 + eps
            w2, h2 = b2_x2 - b2_x1, b2_y2 - b2_y1 + eps

        # Intersection area
        inter = (b1_x2.minimum(b2_x2) - b1_x1.maximum(b2_x1)).clamp_(0) * \
                (b1_y2.minimum(b2_y2) - b1_y1.maximum(b2_y1)).clamp_(0)
        # Union Area
        union = w1 * h1 + w2 * h2 - inter + eps
        # IoU
        iou = inter / union

    if CIoU or DIoU or GIoU or EIoU or SIoU or ShapeIoU or mpdiou or WIoU:
        cw = b1_x2.maximum(b2_x2) - b1_x1.minimum(b2_x1)  # convex (smallest enclosing box) width
        ch = b1_y2.maximum(b2_y2) - b1_y1.minimum(b2_y1)  # convex height
        if CIoU or DIoU or EIoU or SIoU or mpdiou or WIoU or ShapeIoU:  # Distance or Complete IoU https://arxiv.org/abs/1911.08287v1
            c2 = cw ** 2 + ch ** 2 + eps  # convex diagonal squared
            rho2 = ((b2_x1 + b2_x2 - b1_x1 - b1_x2) ** 2 + (b2_y1 + b2_y2 - b1_y1 - b1_y2) ** 2) / 4  # center dist ** 2
            if CIoU:  # https://github.com/Zzh-tju/DIoU-SSD-pytorch/blob/master/utils/box/box_utils.py#L47
                v = (4 / math.pi ** 2) * (torch.atan(w2 / h2) - torch.atan(w1 / h1)).pow(2)
                with torch.no_grad():
                    alpha = v / (v - iou + (1 + eps))
                return iou - (rho2 / c2 + v * alpha)  # CIoU
            elif EIoU:
                rho_w2 = ((b2_x2 - b2_x1) - (b1_x2 - b1_x1)) ** 2
                rho_h2 = ((b2_y2 - b2_y1) - (b1_y2 - b1_y1)) ** 2
                cw2 = cw ** 2 + eps
                ch2 = ch ** 2 + eps
                return iou - (rho2 / c2 + rho_w2 / cw2 + rho_h2 / ch2) # EIoU
            elif SIoU:
                # SIoU Loss https://arxiv.org/pdf/2205.12740.pdf
                s_cw = (b2_x1 + b2_x2 - b1_x1 - b1_x2) * 0.5 + eps
                s_ch = (b2_y1 + b2_y2 - b1_y1 - b1_y2) * 0.5 + eps
                sigma = torch.pow(s_cw ** 2 + s_ch ** 2, 0.5)
                sin_alpha_1 = torch.abs(s_cw) / sigma
                sin_alpha_2 = torch.abs(s_ch) / sigma
                threshold = pow(2, 0.5) / 2
                sin_alpha = torch.where(sin_alpha_1 > threshold, sin_alpha_2, sin_alpha_1)
                angle_cost = torch.cos(torch.arcsin(sin_alpha) * 2 - math.pi / 2)
                rho_x = (s_cw / cw) ** 2
                rho_y = (s_ch / ch) ** 2
                gamma = angle_cost - 2
                distance_cost = 2 - torch.exp(gamma * rho_x) - torch.exp(gamma * rho_y)
                omiga_w = torch.abs(w1 - w2) / torch.max(w1, w2)
                omiga_h = 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)
                return iou - 0.5 * (distance_cost + shape_cost) + eps # SIoU
            elif ShapeIoU:
                #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

                #Shape-Shape    #Shape-Shape    #Shape-Shape    #Shape-Shape    #Shape-Shape    #Shape-Shape    #Shape-Shape    #Shape-Shape
                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)
                return iou - distance - 0.5 * shape_cost
            elif mpdiou:
                d1 = (b2_x1 - b1_x1) ** 2 + (b2_y1 - b1_y1) ** 2
                d2 = (b2_x2 - b1_x2) ** 2 + (b2_y2 - b1_y2) ** 2
                return iou - d1 / hw.unsqueeze(1) - d2 / hw.unsqueeze(1)  # MPDIoU
            elif WIoU:
                self = WIoU_Scale(1 - iou)
                dist = getattr(WIoU_Scale, '_scaled_loss')(self)
                return iou * dist  # WIoU https://arxiv.org/abs/2301.10051
            return iou - rho2 / c2  # DIoU
        c_area = cw * ch + eps  # convex area
        return iou - (c_area - union) / c_area  # GIoU https://arxiv.org/pdf/1902.09630.pdf
    return iou  # IoU

四、MPDIoU、InnerMPDIoU的使用方式

4.1 修改一

第一步我们需要找到如下的文件ultralytics/utils/metrics.py,找到如下的代码，下面的图片是原先的代码部分截图的正常样子，然后我们将上面的整个代码块将下面的整个方法(这里这是部分截图)内容全部替换。

4.2 修改二

第二步我们找到另一个文件如下->"ultralytics/models/utils/loss.py"，(注意这个文件和YOLOv8的修改内容不是一个！！！！)我们找到如下的代码块，初始样子如下，然后用我下面给的代码块替换红框内的代码。

        loss[name_giou] = 1.0 - bbox_iou(pred_bboxes, gt_bboxes,
                           xywh=False, GIoU=False, DIoU=False, CIoU=False, EIoU=False, SIoU=False,
                           WIoU=False, ShapeIoU=False, mpdiou=True, Inner=False,
                           ratio=0.75, eps=1e-7, scale=0.0)

替换完成的样子如下所示。