DFL 模块的这种设计允许它作为一个损失函数的组成部分,用于训练过程中的优化。通过这种方式,DFL 有助于提高目标检测模型在处理不平衡数据和边界框不确定性方面的能力。 2. Proto Proto的原理和作用 Proto 是 YOLOv8 中用于分割模型的一个组件,它代表“Prototype”(原型)。在分割任务中,Proto 模块用于生成分割掩码,...
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...
在目标检测的蒸馏任务中,LD 通过引入 DFL 分支,从而达到了在网络中对定位信息蒸馏的目的,使分类和定位信息得以同步回传,弥补了 Logit Mimicking 方法无法使用定位蒸馏信息的不足。但是,DFL 分支的添加,对于小模型速度的影响是很明显的。添加了 DFL 分支后,YOLOv6-N 的速度下降了 16.7%,YOLOv6-S 的速度下降了 5...
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目标。DFL通过调整损失权重,使得模型在训练过程中更加关注那些难以检测和分类的实例。 总体来说,YOLOv8的设计集成了多项前沿技术,其创新点在于优化了特征提取网络...
其中DFL损失函数的定义如下,通俗来讲就是训练的过程中,目标的边界框不应该是一个确定的数值,目标的边界框应该是一个分布,比如对于浪花这个物体而言,他的边界就是不清晰的,通过这样的损失函数可以减少网络在训练过程中出现的过拟合的现象。 image-20240816235150126 ...
采用DFL(Distribution Focal Loss)来监督积分模块的学习,和 GIoU Loss 相结合共同监督回归任务的学习。 经过改进的 ET-Head,使模型取得了 0.5AP 的精度提升,最终模型在 COCO val 上达到了 50.9mAP 的精度,在 V100 上达到了 78.1FPS。 经过以上优化,PP-YOLOE-s/m/l/x 四个模型均在 COCO 2017 test-dev 取...
在损失函数计算方面,采用了Task AlignedAssigner正样本分配策略。由分类损失VFL(Varifocal Loss)和回归损失CIOU(Complete-IOU)+DFL(Deep Feature Loss)两部分的三个损失函数加权组合而成。 9.4 性能表现 YOLOv8 的检测、分割和姿态模型在 COCO 数据集上进行预训练,而分类模型在 ImageNet 数据集上进行预训练。在首次使...
dfl = DFL(self.reg_max) if self.reg_max > 1 else nn.Identity() 对于标签分配,采用YOLOv8所使用的动态标签分配Task aligned assigner,以便完成基于anchor box free架构的标签分配。 换言之,YOLOv7 AF模型设计就是将YOLOv8的主干网络和特征金字塔部分替换为早先的YOLOv7的结构,训练策略上几乎与YOLOv8是一...
损失函数:YOLOv8使用VFL Loss作为分类损失,使用DFL Loss+CIOU Loss作为分类损失; 样本匹配:YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式,而是使用了Task-Aligned Assigner匹配方式。 1、C2f模块是什么?与C3有什么区别? 我们不着...
VFL = varifocal loss, DFL = distribution focal loss 消融研究 架构 优点 在TensorRT上部署的能力 性能良好 Apache-2.0开放许可证 缺点 非标准框架(PADDLE不是正经框架😉) 训练需要大量的显卡(PP-YOLO: 8x V100 GPU) 上篇结束,明天我们发布下篇,包括YOLOR, YOLOv6, YOLOv7,还有刚发布的v8 https:...