通过整合EIoU Loss和FocalL1 loss,最终得到了最终的Focal-EIoU loss,其中 γ是一个用于控制曲线弧度的超参。 在这里插入图片描述 将其应用在CIoU、DIoU、GIoU、SIoU 等改进上 涨点效果 有读者在自己的数据集上应用,获得有效涨点 二、 代码实践| YOLOv8 代码实践 + Focal-EIoU / Focal-SIoU / Focal-DIoU ...
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...
其中绝大多数损失在前面我们都讲过了本文主要讲一下SlidLoss的原理,SlideLoss的损失首先是由YOLO-FaceV2提出来的。 从摘要上我们可以看出SLideLoss的出现是通过权重函数来解决简单和困难样本之间的不平衡问题题,什么是简单样本和困难样本? 样本不平衡问题是一个常见的问题,尤其是在分类和目标检测任务中。它通常指的是...
此外,我们还通过调整模型参数和优化训练过程,进一步提高了模型的实时性,使其在实际应用中更具竞争力。总结来说,通过引入EIoU、SIoU、AlphaIoU、FocalEIoU和Wise-IoU等改进指标,我们对YOLOV8模型进行了全面优化。改进后的模型在准确性、鲁棒性和实时性方面均取得了显著提升,为实际应用提供了更可靠的技术支持。
1、YOLOV8的改进 1)Backbone 2)Neck 3)Head 4)Loss计算 5)标签匹配策略 1、Backbone YOLOv8的backbone使用C2f模块代替C3模块。C2f模块借鉴了YOLOv7中的ELAN思想,通过并行更多的梯度流分支,目的是为了在保证轻量化的同时获得更加丰富的梯度流信息,额外还增加了一个Split操作。 结构如下所示,可以发现多了更多的跳...
这个只能放在分类损失，yolov8一共有三部分损失函数，分类损失、ciouloss、dfl，其中ciouloss与dfl都是...
而YOLOv8的性能进一步得到了改进和提升,其中关键的一部分是Distribution Focal Loss(DFL)的引入。 Distribution Focal Loss是YOLOv8中的一个核心组成部分,它是一种改进的损失函数,用于优化检测结果的质量。在目标检测中,图像中的目标往往是不均衡的,有些类别的目标会比其他类别多出很多倍。而传统的损失函数,如交叉熵...
2.如何将Focaler-IoU加入到YOLOv8 原理很简单,看论文公布实验结果还比较理想 2.1 修改ultralytics/utils/loss.py 核心代码: 代码语言:python 代码运行次数:6 代码运行 iou=((iou-d)/(u-d)).clamp(0,1)#default d=0.00,u=0.95 By CSDN AI小怪兽 ...
YOLOv8改进 | 损失函数篇 | SlideLoss、FocalLoss分类损失函数助力细节涨点(全网最全)01-1662.YOLOv8改进 | 2023 | 将RT-DETR模型AIFI模块和Conv模块结合替换SPPF(全网独家改进)01-16 63.YOLOv8改进 | 2023 | FocalModulation替换SPPF(精度更高的空间金字塔池化)01-1664.YOLOv8改进 | 细节创新篇 | ...