请继续YOLO系列的视频介绍

看完你的YOLO系列视频，非常感谢！期待对YOLOv4，v5的介绍！
关于损失函数CIoU的改进，ICIoU_Improved_Loss_Based_on_Complete_Intersection_Over_Union_for_Bounding_Box_Regression

CIoU是在DIoU的基础上进行的改进，针对DIOU损失函数的问题，CIOU将目标与anchor之间的中心距离，重叠率、尺度以及惩罚项都考虑进去，使得目标框回归变得更加稳定，不会像IoU和GIoU一样出现训练过程中发散等问题。而惩罚因子把预测框长宽比拟合目标框的长宽比考虑进去。具体可以参考我之前总结的博客：
目标检测网络中的定位损失函数对比：IOU、GIOU、CIOU、DIOU、L1、L2、Smooth L1_不积跬步，无以至千里！-CSDN博客 内涵资源获取链接 https://ai-wx.blog.csdn.net/article/details/116935440