在Quality Focal Loss中,通过这种方式,模型能够在训练过程中考虑到每个样本的定位质量,使得损失函数能够更加关注那些定位或分类困难的样本。 2.3 连续标签支持 连续标签支持是指在质量焦点损失(Quality Focal Loss, QFL)中,分类的输出标签不再是传统的0或1(如在one-hot编码中),而是可以取任意在0到1之间的连续值。
简介: YOLOv8改进 | 损失函数篇 | QualityFocalLoss质量焦点损失(含代码 + 详细修改教程) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是QualityFocalLoss,其是一种CLS分类损失函数,它的主要创新是将目标的定位质量(如边界框与真实对象的重叠度量,例如IoU得分)直接融合到分类损失中,形成一个联合表示。这种方法能够解决...