??????本文獨家改進：Inner-IoU引入尺度因子 ratio 控制輔助邊框的尺度大小用于計算損失，并與現有的基于 IoU （ GIoU, DIoU,  CIoU，SIoU ）損失進行有效結合

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??????Yolov5/Yolov7魔術師，獨家首發創新（原創），適用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各個Yolo系列，專欄文章提供每一步步驟和源碼，輕松帶你上手魔改網絡

??????重點：通過本專欄的閱讀，后續你也可以自己魔改網絡，在網絡不同位置（Backbone、head、detect、loss等）進行魔改，實現創新！！！

專欄介紹：

Yolov5/Yolov7魔術師_AI小怪獸的博客-CSDN博客

???原創魔改網絡、復現前沿論文，組合優化創新

??????小目標、遮擋物、難樣本性能提升

??????持續更新中，定期更新不同數據集漲點情況

 1. Inner-IoU介紹

論文：<