RT-DETR算法优化改进：Inner-IoU基于辅助边框的IoU损失，高效结合 GIoU, DIoU, CIoU，SIoU 等 | 2023.11

  本文改进：Inner-IoU引入尺度因子 ratio 控制辅助边框的尺度大小用于计算损失，并与现有的基于 IoU （ GIoU, DIoU,  CIoU，SIoU ）损失进行有效结合

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RT-DETR魔术师专栏介绍：

https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html

✨✨✨魔改创新RT-DETR

🚀🚀🚀引入前沿顶会创新，助力RT-DETR

🍉🍉🍉基于ultralytics优化，与YOLO完美结合

1. Inner-IoU介绍

论文：https://arxiv.org/pdf/2311.02877.pdf 

摘要：随着检测器的迅速发展, 边框回归取得了巨大的进步。然而，现有的基于 IoU 的边框回归仍聚焦在通过加入新的损失项来加速收敛，忽视 IoU 损失项其自身的限制。尽管理论上