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...
### DFL(Distribution Focal Loss)损失函数文档 ### 一、概述 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...
### DFL(Distribution Focal Loss)损失函数文档 ### 一、概述 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...
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...
target_bboxes[bx8400x4](target_bboxes需要缩放到特征图尺度,即除以相应的stride),在计算损失时,分别与预测的pred_bboxes计算CiouLoss, 同时与pred_regs(预测的anchors中心点到各边的距离)计算回归DFL Loss。 c. 训练mask值:fg_mask [bx8400],对8400个anchor进行正负样本标记,计算损失过程中通过fg_mask筛选正...
base = ('../../third_party/mmyolo/configs/yolov8/' 'yolov8_l_syncbn_fast_8xb16-500e_coco.py') custom_imports = dict(imports=['yolo_world'], allow_failed_imports=False) hyper-parameters num_classes = 6 num_training_classes = 6 max_epochs ...
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。