DFL(Distribution Focal Loss)是一种针对目标检测任务中分类不平衡问题的损失函数。它通过对类别分布进行聚焦,提高了模型对难分类样本的关注度,从而优化了模型的训练效果。DFL损失函数特别适用于那些包含大量类别且类别间存在严重不平衡的数据集。 二、背景与动机 在目标检测任务中,通常会遇到正负样本不平衡以及不同类别...
DFL损失的创新点 DFL损失地设计灵感源于焦点损失(FocalLoss),其目的就是在于减轻样本不平衡的影响。在焦点损失中,常见类别的样本会被赋予较小的权重而罕见类别的样本则会获得较高的权重这样可以有效地让模型更多地关注难以预测的样本。DFL进一步优化了这个想法。致使损失函数在计算时能够根据样本的难度自适应调整。从而在...
DFL(Distribution Focal Loss)是一种针对目标检测任务中分类不平衡问题的改进型损失函数。传统的交叉熵损失函数在处理类别不平衡的数据集时,往往会导致模型对少数类样本的识别能力较差。DFL通过引入分布聚焦机制,使得模型能够更加关注难分样本和少数类样本,从而提高整体的分类性能。 二、原理介绍 DFL的核心思想是在计算损...
“dfl损失函数”全称为“数据平均保真度(distributional feature loss)损失函数”,由一项2018年发表的论文《Distributional Feature Learning for FMRI Analysis》提出。它是一种基于密度统计的损失函数,主要用于脑神经影像学的功能磁共振成像(fMRI)分析,可以发现不同功能区域之间的相似性和差异性。 2. “dfl损失函数”的...
1.2 DFL(YOLOv8损失函数)【未完待续...】 1.3 IoU 1.4 GIoU 1.5 DIoU 推荐专栏:百面算法工程师(t.csdnimg.cn/4UCuV) 1.1 Focal Loss[主要针对one stage] 比如假如一张图片上有10个正样本,每个正样本的损失值是3,那么这些正样本的总损失是10 x 3=30。而假如该图片上有10000个简单易分负样本,尽管每个...
与其他损失函数相比有独特优势 。比传统的L1、L2损失函数更有效 。可以避免一些过拟合问题 。过拟合会导致模型在测试集上性能下降 。该损失函数有助于提升模型泛化能力 。提升模型在不同场景下的检测稳定性 。助力目标检测技术在多领域更好应用 。 YOLOv8 DFL损失函数通过新方法提升检测性能 。 为目标检测领域发展...
(2) 边框回归损失 边框回归,采用的是DFL Loss + CIOU Loss target_bboxes /= self.stride_scales loss[0],loss[2] = self.bbox_loss(pred_regs,pred_bboxes,self.anc_points,target_bboxes, target_scores,target_scores_sum,fg_mask) DFL loss: weight = torch.masked_select(target_scores.sum(-...
我下载的config文件中没有(关于数据集的)metainfo 参数,导致训练自己数据集时,loss_bbox 和 loss_dfl 为 0。希望能得到你的解答ErwinCheung commented Dec 24, 2024 • edited @chenjiafu-George 非常感谢,加上metainfo=dict(classes=classes),终于可以正常训练了。 PS:之前loss_bbox和loss_dfl一直为0 ...
针对苹果股价下跌,一位市场人士向第一财经记者分析称:“市场对于苹果在中国运营受影响的担忧会一定程度上反映在股价上。”,波音Starliner项目2024年亏损超5亿美元,累计损失超20亿美元 李华致辞 传统戏曲和流行音乐差异很大,戏曲的鼓板节奏和流行音乐的主旋律截然不同,她连流行歌都很少唱,更别说在节目里融合两者了。