一、本文介绍本文记录的是改进RT-DETR的损失函数,将其替换成Slide Loss,并详细说明了优化原因,注意事项等。Slide Loss函数可以有效地解决样本不平衡问题,为困难样本赋予更高的权重,使模型在训练过程中更加关…
🚀该项目持续更新:内容包括:改进新的检测头Head、损失函数Loss、主干Backbone、Neck部分、写作技巧、性能指标技巧 🍌在此基础上新建了一个《芒果 RTDETR项目改进交流群》便于项目改进交流和答疑,并在群里同步更新新的内容 🌰新增以《视频教程》辅助来说明应该怎么改 ...
🔥🔥🔥专注于改进YOLOv8模型,NEW - YOLOv8 🚀 RT-DETR 🥇 in PyTorch >, Support to improve backbone, neck, head, loss, IoU, NMS and other modules🚀 - wyhw/ultralyticsPro
Slide Loss函数可以有效地解决样本不平衡问题,为困难样本赋予更高的权重,使模型在训练过程中更加关注困难样本。若是在自己的数据集中发现容易样本的数量非常大,而困难样本相对稀疏,可尝试使用Slide Loss来提高模型在处理复杂样本时的性能。 专栏目录:RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Back...
Slide Loss函数可以有效地解决样本不平衡问题,为困难样本赋予更高的权重,使模型在训练过程中更加关注困难样本。若是在自己的数据集中发现容易样本的数量非常大,而困难样本相对稀疏,可尝试使用Slide Loss来提高模型在处理复杂样本时的性能。 专栏目录:RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、...