YOLOv8改进损失函数代码报错疑问

Question

之前在loss.py和vai.py里把Inner和MPDIoU都设置为True的时候能正常运行，但是当我把Inner改为False，只想用MPDIoU的时候就会报错，
File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/utils/metrics.py", line 193, in bbox_iou
inter = (torch.min(b1_x2, b2_x2) - torch.max(b1_x1, b2_x1)).clamp(0) *
RuntimeError: The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (204850) at non-singleton dimension 0
terminate called without an active exception
Aborted (core dumped)
请问下这是什么原因

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

看起来你在训练YOLOv8模型时遇到了一个错误，这个错误是由于计算IoU（Intersection over Union）时，两个输入张量的形状不匹配导致的。根据错误信息，b1_x1, b1_x2, b2_x1, 和 b2_x2 这四个张量中的某个可能与另一个的大小不匹配。

这个错误通常发生在尝试比较不同尺寸的边界框时，比如YOLO网络预测的边界框和真实标签的边界框。检查一下你的输入数据是否正确，确保它们都经过了正确的预处理，并且在计算IoU之前已经进行了必要的对齐。

如果你正在使用的损失函数是YOLOv8的改进版本，它可能包含针对不同尺度的边界框进行处理的部分。当Inner=True时，可能包含了某些内部计算，而Inner=False时，这部分被移除，可能导致在某些情况下张量大小不匹配。

要解决这个问题，你需要跟踪并确认每个边界框坐标张量（例如，bboxes、gt_bboxes等）在计算IoU之前的确切形状。这可以通过在关键点添加打印语句来完成：

print("b1_x1 shape:", b1_x1.shape)
print("b1_x2 shape:", b1_x2.shape)
print("b2_x1 shape:", b2_x1.shape)
print("b2_x2 shape:", b2_x2.shape)

执行这段代码后，你会得到这些张量的形状。比较这些形状，找出哪两个张量的形状不匹配，然后查找代码中可能导致这种情况的地方。可能是数据加载部分，也可能是边界框匹配部分。一旦找到问题所在，修复它应该就能解决这个错误。

另外，为了更好地帮助你，如果可以的话，请提供更多的上下文，包括你的完整损失函数代码以及相关的数据预处理部分，这样我可以更准确地定位问题并给出针对性的建议。如果你不想在这里粘贴大量代码，你也可以考虑将相关代码片段发送到GitHub Gist或其他在线代码共享平台，然后提供链接。