YOLO检测中有两个阈值参数，conf置信度比较好理解，但是IOUthres比较难理解。IOUthres过大容易出现一个目标多个检测框；IOUthres过小容易出现检测结果少的问题。以实例来理解：
在YoloV8中添加EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU,Wise-IoU.2023-2-7更新yolov8添加Wise-IoUB站链接重磅！！！！！YOLO模型改进集合指南-CSDNyolov8中box_iou其默认用的是CIoU，其中代码还带有GIoU，DIoU，文件路径：ultralytics/yolo/utils/metrics.py，函数名为：bbox_ioudefbbox_iou(box1,box2,xywh=True,GIoU=False,DIoU=False,CIoU=False,eps=1e-7):#ReturnsIntersectionoverUnion
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DDH-YOLOv5:基于双IoU感知解耦头改进的YOLOv5，用于对象检测I.IntroductionII.RelatedworkPredictionhead预测头III.Methodology3.1DecoupledHead3.2DoubleIoU‑aware3.3Training3.4InferenceIV.Experiments4.1与YOLOv5等检测头对PASCALVOC2007测试进行比较4.2与COCO2017验证集上的可变形DETR进行比较4.3与COCO2017验证集上的YOLOF进行比较4.4与COCO2017测试开发集上的YOLOv4的比较V.ConclusionYOL
Wise-IoU:BoundingBoxRegressionLosswithDynamicFocusingMechanism一、引言二、实现细节三、实验一、引言本文通过估计锚框的离群度定义一个动态聚焦机制（FM）f(β)，β=LIoULIoU\frac{L_{IoU}}{L_{IoU}}LIoULIoU。FM通过将小梯度增益分配到具有小β的高质量锚框，使锚框回归能够专注于普通质量的锚框。同时，该机制将小梯度增益分配给β较大的低质量锚箱，有效削弱了低质量样例对锚框回归的危害。作者将这种操作称之为明智的IOU(WIoU)。二、实现细节由于训练数据不可避免地包含低质量的例子，距离、横纵比等几何
目录目标检测中有一个很重要的概念便是IOU那么什么是IOU？那么我们为什么要用IOU？问题：给出两个矩形框，请计算出它们两个的IOU。实现代码：目标检测中有一个很重要的概念便是IOU那么什么是IOU？IOU是一种评价目标检测器的指标。下图是一个示例：图中绿色框为实际框，红色框为预测框，当我们需要判断两个框之间的关系时，需要用什么指标呢？此时便需要用到IOU。 计算IOU的公式为： 可以看到IOU是一个比值，即交并比。在分子部分，值为预测框和实际框之间的重叠区域；在分母部分，值为预测框和实际框所占有的总区域。交区域和并区域的比值，就是IOU。那么我们为什么要用IOU？目标检测任务的结果是框的锁定
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