yolov8采用VFL Loss作为分类损失，同时使用DFL Loss和CIOU Loss作为回归损失。VFL Loss(Varifocal Loss)...
与GFL相比Varifocal损失在所有情况下表现都比它好,证明了Varifocal损失的优越性。 此外,作者用FL和GFL训练了VFNet以便进一步比较。表1的最后一部分显示了结果,可以观察到Varifocal损失相对于FL和GFL依然具有优势。同时也证明了VFNet的有效性。 5.2 SOTA模型对比 表2 SOTA检测器对比 表2给出了SOTA检测器实验结果对比。...
然而,不同的Focal Loss处理的正负相等,对待是不对称的。这里varifocal loss也是基于binary cross entropy loss,定义为: 其中p 为预测的IACS, q 为目标分数。对于前景点将其ground truth类q 设为生成的边界框和它的ground truth(gt_IoU)之间的IoU,否则为0,而对于背景点,所有类的目标q 为0。 如公式所示,通过...
YOLOv8改进 | 损失篇 | VarifocalLoss密集检测专用损失函数 (VFLoss,论文一比一复现)2024-01-1661.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)2024-01-1662.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)2024-01-16 63.YOLOv...
YOLOv8-seg的损失函数设计也进行了创新,分类损失采用了VFL(Varifocal Loss),而回归损失则结合了CIoU(Complete Intersection over Union)和DFL(Distributive Focal Loss)。这种损失函数的设计使得模型在训练时能够更加关注高质量的正样本,同时有效降低负样本对整体损失的影响,从而提升了模型的整体性能。 YOLOv8-seg的网络...
inentry]# Plot loss curveplt.figure(figsize=(12,4))plt.subplot(1,3,1)plt.plot(loss,label='...