“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...
DFL的损失函数可以表示为: L_DFL = -Σ_{i=1}^{N} w_i * (1 - p_i^(y_i))^γ * log(p_i^(y_i)) 其中,w_i表示第i个样本的类别权重,γ是一个调制系数,用于控制对难分样本的关注程度。p_i^(y_i)表示第i个样本被正确分类的概率。 ### 四、使用场景 DFL损失函数特别适用于以下场景: ...
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...
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...
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...