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。从而在训练过程中更精准...
DFL(Distribution Focal Loss)是一种用于目标检测任务的损失函数,旨在解决分类不平衡问题,并提升模型的分类性能。与传统的交叉熵损失相比,DFL损失通过引入分布焦距机制,使得模型更加关注于难以分类的样本,从而提高整体分类准确率。 2. 阐述DFL损失在YOLOv8中的作用 在YOLOv8中,DFL损失被用于优化模型的分类性能。YOLO系列...
“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...
[03/29 08:35:58] ppdet.engine INFO: Epoch: [297] [250/335] learning_rate: 0.001000 loss: 2.568960 loss_cls: 0.524078 loss_iou: 0.066242 loss_dfl: 0.802832 eta: 198 days, 18:32:30 batch_cost: 0.4745 data_cost: 0.0002 ips: 8.4296 images/s [03/29 08:36:28] ppdet.engine INFO: E...
软化loss 硬截断会出现不足,关键地方在于因子 λ(y,ŷ) 是不可导的,或者说我们认为它导数为 0,因此这一项不会对梯度有任何帮助,从而我们不能从它这里得到合理的反馈(也就是模型不知道“保持”意味着什么)。 解决这个问题的一个方法就是“软化”这个 loss,“软化”就是把一些本来不可导的函数用一些可导函数...
DFL provides gradients that can guide the learning of boundary predicted features, thus helping to reduce the bbox loss. Decrease in DFL: If DFL decreases during training, it means the model is getting better at predicting the boundary box for your target detection task. The underlying reason ...
1.1 Focal Loss[主要针对one stage] 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...
缩略语 精确 IC现货库存 ISL59910IRZ FF800R12KE7HPSA1 F3L225R12W3H3B11BPSA1 FF600R12KE7BPSA1 FF600R12KE7EHPSA1 发布紧急采购 DFL DFL是什么意思? 全称:DeterministicFragmentLoss 网络释义:确定性碎片损失
import torch import torch.nn as nn class DFL(nn.Module): """ Integral module ofDistribution Focal Loss(DFL). Proposed inGeneralized Focal Losshttps://ieeexplore.ieee.org/document/9792391 """ def __init__(self, c1=16): """Initialize aconvolutional layerwith a given number of input channe...
ultralytics/ultralytics/utils/loss.py Lines 15 to 33 infdcf0dd classVarifocalLoss(nn.Module): """ Varifocal loss by Zhang et al. https://arxiv.org/abs/2008.13367. """ def__init__(self): """Initialize the VarifocalLoss class.""" ...