它还有第三项细化指标dfl_loss。 dfl_loss 分布式焦点损失:精益求精 dfl_loss全称是Distribution Focal Loss,中文名称为“分布式焦点损失”。 它辅助box_loss,提供额外的信息,通过对边界框位置的概率分布进行优化,进一步提高模型对边界框位置的细化和准确度。 如上图所示,AI模型成功预测出了①的位置。但是红、蓝、绿3...
损失函数图显示了训练集和验证集上的三种损失:box_loss、cls_loss和dfl_loss。box_loss表示边框回归损失,即模型预测的边框与真实边框之间的差异;cls_loss是分类损失,指模型对于停车位状态(空闲或占用)分类的准确性;dfl_loss是分布式焦点损失,它是YOLOv8特有的,用于处理分类不平衡的问题。从图中可以看出,随着训练过...
YOLOv5的Head部分是基于Anchor的设计,而YOLOv8则采用了Anchor-Free的方法,摒弃了传统的Anchor Box机制,减少了模型需要学习的参数数量,使模型变得更加轻量和灵活。在损失函数上,YOLOv8引入了DFL(Distribution Focal Loss),这是一种新的损失函数,它注重于改善模型对于各种难易程度目标的识别能力,尤其是对于小目标和模糊...
在ultralytics/utils/loss.py的_df_loss函数中计算dfl Loss 最后返回的第一个值为总损失,第二个包含box、cls以及dfl loss 之后再one2many算好Loss之后,继续计算one2one的Loss 等Loss计算完成之后,继续在ultralytics/engine/trainer.py中执行Backward、打印指标、优化器参数更新、画图等 最后在ultralytics/engine/t...
第82行计算dfl Loss 在ultralytics/utils/metrics.py的bbox_iou函数计算CIoU 在ultralytics/utils/loss.py的_df_loss函数中计算dfl Loss 最后返回的第一个值为总损失,第二个包含box、cls以及dfl loss 之后再one2many算好Loss之后,继续计算one2one的Loss ...
首先观察到的是,训练和验证过程中的边界框损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)以及分布焦点损失(dfl_loss)都随着训练周期的增加而逐渐下降。这是一个积极的信号,表明模型正在有效地学习如何更准确地定位物体、分类以及更好地理解目标的形状和大小。特别是在边界框损失上,我们看到验证损失在经历初始波动后趋于稳定,并...
Loss包括2个分支：Cls 与 Box Reg，并没有之前的Obj 前景/背景 的分支。<1> 分类损失 Lcls 使用...
定位损失box_loss:预测框与标定框之间的误差(GIoU),越小定位得越准; 分类损失cls_loss:计算锚框与对应的标定分类是否正确,越小分类得越准; 动态特征损失(dfl_loss):DFLLoss是一种用于回归预测框与目标框之间距离的损失函数。在计算损失时,目标框需要缩放到特征图尺度,即除以相应的stride,并与预测的边界框计算Cio...
但是第一个box_loss好像还有下降的趋势。但是中间的cls_loss在50轮时就已经趋于稳定了，而dfl_loss好像...
定位损失box_loss:预测框与标定框之间的误差(GIoU),越小定位得越准; 分类损失cls_loss:计算锚框与对应的标定分类是否正确,越小分类得越准; 动态特征损失(dfl_loss):DFLLoss是一种用于回归预测框与目标框之间距离的损失函数。在计算损失时,目标框需要缩放到特征图尺度,即除以相应的stride,并与预测的边界框计算Cio...